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Hyowon Yang f80418f5ee 이벤트별 성과분석 날짜 로직 수정 및 설정 개선
- EventCreatedEvent, EventStats에 startDate, endDate 필드 추가
- EventCreatedConsumer에서 이벤트 시작/종료 날짜 저장
- SampleDataLoader에서 실제 날짜로 이벤트 발행
  - evt_2025012301: 2025-01-23 시작 (ACTIVE)
  - evt_2025020101: 2025-02-01 시작 (ACTIVE)
  - evt_2025011501: 2025-01-15~2025-01-31 (COMPLETED)
- AnalyticsService: 이벤트 시작일~종료일(또는 현재) 기간 계산
- UserAnalyticsService: 가장 빠른 이벤트 시작일~현재 기간 계산
- application.yml에서 중복된 context-path 제거
- Consumer Group ID를 analytics-service-consumers-v3로 통일

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2025-10-30 12:47:19 +09:00
Hyowon Yang 108ee10293 Merge branch 'develop' into feature/analytics 2025-10-29 19:31:10 +09:00
Hyowon Yang 20e0d24930 이벤트별 성과분석 대시보드 상세 정보 추가 및 Timeline 날짜 수정
## 주요 변경사항

### 1. Timeline 데이터 날짜 로직 수정
- **파일**: SampleDataLoader.java
- **변경**: 이벤트 ID에서 날짜를 파싱하여 실제 이벤트 시작일 기준으로 Timeline 생성
  - 기존: 모든 이벤트가 2024-09-24부터 시작
  - 수정: evt_2025012301 → 2025-01-23부터 30일치 생성
- **채널 분포**: 가중치 기반 랜덤 배정으로 변경
  - SNS: 45% (최고 비율)
  - 우리동네TV: 25%
  - 지니TV: 20%
  - 링고비즈: 10%

### 2. 이벤트별 API 상세 정보 추가
- **파일**: AnalyticsDashboardResponse.java
- **추가 필드**:
  - investment: InvestmentDetails (투자 비용 상세)
  - revenue: RevenueDetails (수익 상세)
  - costEfficiency: CostEfficiency (비용 효율성)

### 3. 이벤트별 상세 계산 로직 구현
- **파일**: AnalyticsService.java
- **추가 메서드**:
  - buildInvestmentDetails(): 투자 비용 상세 계산
    - 경품비용 50%, 콘텐츠제작비 30%, 운영비 20%, 채널배포비용(실제)
  - buildRevenueDetails(): 수익 상세 계산
    - 직접매출 70%, 예상추가매출 30%, 신규고객 40%, 기존고객 60%
  - buildCostEfficiency(): 비용 효율성 계산
    - 참여자당 비용, 참여자당 수익

### 4. ROI 전용 API 필드 수정
- **파일**: ROICalculator.java
- **수정**: UserRoiAnalyticsService와 동일한 비율 적용
  - investmentDetails에 prizeCost, channelCost 추가
  - revenueDetails에 newCustomerRevenue, existingCustomerRevenue 추가
- **기존 문제**: null 값 반환
- **해결**: 통합분석과 동일한 계산 로직 적용

## API 응답 구조

### GET /api/v1/events/{eventId}/analytics
```json
{
  "investment": {
    "total": 5000000,
    "prizeCost": 1250000,
    "contentCreation": 750000,
    "operation": 500000,
    "distribution": 2500000,
    "channelCost": 2500000
  },
  "revenue": {
    "total": 15000000,
    "directSales": 10500000,
    "expectedSales": 4500000,
    "newCustomerRevenue": 6000000,
    "existingCustomerRevenue": 9000000
  },
  "costEfficiency": {
    "costPerParticipant": 50000,
    "revenuePerParticipant": 150000
  }
}
```

## 테스트 결과
-  Timeline 날짜가 이벤트별로 정확하게 생성됨
-  채널별 참여자 분포가 가중치대로 배정됨
-  이벤트별 API에서 상세 투자/수익 정보 제공
-  ROI API에서 null 값 문제 해결

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2025-10-29 19:28:58 +09:00
wonho 640e94bf17 user-service CORS 및 경로 매핑 수정
- SecurityConfig: CORS 설정 개선 및 context-path 기반 경로 수정
- UserController: RequestMapping 중복 경로 제거
- SwaggerConfig: Production 서버 URL 추가

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2025-10-29 18:25:09 +09:00
Hyowon Yang 98ed508a6f User-level Analytics API 구현 및 Kafka Consumer 설정 개선
주요 변경사항:
- User-level Analytics API 기간 파라미터 제거 (전체 기간 자동 계산)
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/dashboard
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/channels
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/roi
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/timeline

- Kafka Consumer 안정성 개선
  * Consumer Group ID를 analytics-service-consumers-v3로 변경
  * Redis 멱등성 키 v2 버전 사용 (processed_events_v2, distribution_completed_v2, processed_participants_v2)
  * ParticipantRegisteredConsumer 멱등성 키를 eventId:participantId 조합으로 변경하여 중복 방지 강화

- 설정 개선
  * UTF-8 인코딩 명시적 설정 추가
  * Kafka auto.offset.reset 설정 명확화

- 테스트 도구 추가
  * tools/reset-analytics-data.ps1: 테스트 데이터 초기화 스크립트
  * DebugController: 개발 환경 디버깅용 엔드포인트

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2025-10-29 18:07:20 +09:00
wonho e8d0a1d4b4 백엔드 서비스 설정 및 CORS 정책 업데이트
- CORS 설정에 https 프로토콜 지원 추가
- User-Service CORS를 모든 Origin 허용으로 변경
- ConfigMap CORS_ALLOWED_ORIGINS 확장
- User-Service DB migration 스크립트 추가
- Application 설정 파일 업데이트

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2025-10-29 17:59:01 +09:00
wonho 857fa5501c GitHub Actions workflow push 이벤트 비활성화
- push 트리거를 주석 처리하여 자동 실행 방지
- Pull Request 생성 시에만 자동 실행
- 수동 실행(workflow_dispatch)은 계속 가능

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2025-10-29 17:59:01 +09:00
kkkd-max ab39c76585 Merge pull request #26 from ktds-dg0501/feature/partici
url추가
2025-10-29 17:54:02 +09:00
jhbkjh 1e38d52967 url추가 2025-10-29 17:53:32 +09:00
이선민 6205a98ca0 Merge pull request #25 from ktds-dg0501/feature/distribution
api path 수정_2
2025-10-29 17:03:47 +09:00
sunmingLee ebd7ae12b6 api path 추가수정 2025-10-29 17:02:25 +09:00
sunmingLee 2cd1ba76f5 api path 수정 2025-10-29 16:44:07 +09:00
47 changed files with 995 additions and 317 deletions
+8 -8
View File
@@ -1,14 +1,14 @@
name: Backend CI/CD Pipeline name: Backend CI/CD Pipeline
on: on:
push: # push:
branches: # branches:
- develop # - develop
- main # - main
paths: # paths:
- '*-service/**' # - '*-service/**'
- '.github/workflows/backend-cicd.yaml' # - '.github/workflows/backend-cicd.yaml'
- '.github/kustomize/**' # - '.github/kustomize/**'
pull_request: pull_request:
branches: branches:
- develop - develop
+1 -1
View File
@@ -24,7 +24,7 @@
<!-- Kafka Configuration (원격 서버) --> <!-- Kafka Configuration (원격 서버) -->
<entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" /> <entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" />
<entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095" /> <entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095" />
<entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service-consumers" /> <entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service-consumers-v3" />
<!-- Sample Data Configuration (MVP Only) --> <!-- Sample Data Configuration (MVP Only) -->
<!-- ⚠️ Kafka Producer로 이벤트 발행 (Consumer가 처리) --> <!-- ⚠️ Kafka Producer로 이벤트 발행 (Consumer가 처리) -->
@@ -24,7 +24,7 @@
<!-- Kafka Configuration (원격 서버) --> <!-- Kafka Configuration (원격 서버) -->
<entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" /> <entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" />
<entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095" /> <entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095" />
<entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service-consumers" /> <entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service-consumers-v3" />
<!-- Sample Data Configuration (MVP Only) --> <!-- Sample Data Configuration (MVP Only) -->
<!-- ⚠️ Kafka Producer로 이벤트 발행 (Consumer가 처리) --> <!-- ⚠️ Kafka Producer로 이벤트 발행 (Consumer가 처리) -->
@@ -63,7 +63,7 @@ public class AnalyticsBatchScheduler {
event.getEventId(), event.getEventTitle()); event.getEventId(), event.getEventTitle());
// refresh=true로 호출하여 캐시 갱신 및 외부 API 호출 // refresh=true로 호출하여 캐시 갱신 및 외부 API 호출
analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), null, null, true); analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), true);
successCount++; successCount++;
log.info("✅ 배치 갱신 완료: eventId={}", event.getEventId()); log.info("✅ 배치 갱신 완료: eventId={}", event.getEventId());
@@ -99,7 +99,7 @@ public class AnalyticsBatchScheduler {
for (EventStats event : allEvents) { for (EventStats event : allEvents) {
try { try {
analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), null, null, true); analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), true);
log.debug("초기 데이터 로딩 완료: eventId={}", event.getEventId()); log.debug("초기 데이터 로딩 완료: eventId={}", event.getEventId());
} catch (Exception e) { } catch (Exception e) {
log.warn("초기 데이터 로딩 실패: eventId={}, error={}", log.warn("초기 데이터 로딩 실패: eventId={}, error={}",
@@ -17,13 +17,13 @@ import java.util.Map;
* Kafka Consumer 설정 * Kafka Consumer 설정
*/ */
@Configuration @Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.kafka.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = true) @ConditionalOnProperty(name = "spring.kafka.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = false)
public class KafkaConsumerConfig { public class KafkaConsumerConfig {
@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}") @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
private String bootstrapServers; private String bootstrapServers;
@Value("${spring.kafka.consumer.group-id:analytics-service}") @Value("${spring.kafka.consumer.group-id:analytics-service-consumers-v3}")
private String groupId; private String groupId;
@Bean @Bean
@@ -0,0 +1,46 @@
package com.kt.event.analytics.config;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* Kafka Producer 설정
*
* ⚠️ MVP 전용: SampleDataLoader가 Kafka 이벤트를 발행하기 위해 필요
* ⚠️ 실제 운영: Analytics Service는 순수 Consumer 역할만 수행하므로 Producer 불필요
*
* String 직렬화 방식 사용 (SampleDataLoader가 JSON 문자열을 직접 발행)
*/
@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.kafka.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = false)
public class KafkaProducerConfig {
@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
private String bootstrapServers;
@Bean
public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
configProps.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
configProps.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
}
@Bean
public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
}
}
@@ -11,19 +11,23 @@ import jakarta.annotation.PreDestroy;
import jakarta.persistence.EntityManager; import jakarta.persistence.EntityManager;
import lombok.RequiredArgsConstructor; import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient;
import org.apache.kafka.clients.admin.DeleteConsumerGroupOffsetsResult;
import org.apache.kafka.clients.admin.ListConsumerGroupOffsetsResult;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments; import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner; import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty; import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.kafka.core.KafkaAdmin;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.math.BigDecimal; import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList; import java.util.*;
import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;
/** /**
* 샘플 데이터 로더 (Kafka Producer 방식) * 샘플 데이터 로더 (Kafka Producer 방식)
@@ -47,6 +51,7 @@ import java.util.UUID;
public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner { public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate; private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
private final KafkaAdmin kafkaAdmin;
private final ObjectMapper objectMapper; private final ObjectMapper objectMapper;
private final EventStatsRepository eventStatsRepository; private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository; private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
@@ -56,6 +61,9 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
private final Random random = new Random(); private final Random random = new Random();
@Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")
private String consumerGroupId;
// Kafka Topic Names (MVP용 샘플 토픽) // Kafka Topic Names (MVP용 샘플 토픽)
private static final String EVENT_CREATED_TOPIC = "sample.event.created"; private static final String EVENT_CREATED_TOPIC = "sample.event.created";
private static final String PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC = "sample.participant.registered"; private static final String PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC = "sample.participant.registered";
@@ -85,9 +93,9 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
// Redis 멱등성 키 삭제 (새로운 이벤트 처리를 위해) // Redis 멱등성 키 삭제 (새로운 이벤트 처리를 위해)
log.info("Redis 멱등성 키 삭제 중..."); log.info("Redis 멱등성 키 삭제 중...");
redisTemplate.delete("processed_events"); redisTemplate.delete("processed_events_v2");
redisTemplate.delete("distribution_completed"); redisTemplate.delete("distribution_completed_v2");
redisTemplate.delete("processed_participants"); redisTemplate.delete("processed_participants_v2");
log.info("✅ Redis 멱등성 키 삭제 완료"); log.info("✅ Redis 멱등성 키 삭제 완료");
try { try {
@@ -103,6 +111,8 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
// 3. ParticipantRegistered 이벤트 발행 (각 이벤트당 다수 참여자) // 3. ParticipantRegistered 이벤트 발행 (각 이벤트당 다수 참여자)
publishParticipantRegisteredEvents(); publishParticipantRegisteredEvents();
log.info("⏳ 참여자 등록 이벤트 처리 대기 중... (20초)");
Thread.sleep(20000); // ParticipantRegisteredConsumer가 180개 이벤트 처리할 시간 (비관적 락 고려)
log.info("========================================"); log.info("========================================");
log.info("🎉 Kafka 이벤트 발행 완료! (Consumer가 처리 중...)"); log.info("🎉 Kafka 이벤트 발행 완료! (Consumer가 처리 중...)");
@@ -127,16 +137,17 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
} }
/** /**
* 서비스 종료 시 전체 데이터 삭제 * 서비스 종료 시 전체 데이터 삭제 및 Consumer Offset 리셋
*/ */
@PreDestroy @PreDestroy
@Transactional @Transactional
public void onShutdown() { public void onShutdown() {
log.info("========================================"); log.info("========================================");
log.info("🛑 서비스 종료: PostgreSQL 전체 데이터 삭제"); log.info("🛑 서비스 종료: PostgreSQL 전체 데이터 삭제 + Kafka Consumer Offset 리셋");
log.info("========================================"); log.info("========================================");
try { try {
// 1. PostgreSQL 데이터 삭제
long timelineCount = timelineDataRepository.count(); long timelineCount = timelineDataRepository.count();
long channelCount = channelStatsRepository.count(); long channelCount = channelStatsRepository.count();
long eventCount = eventStatsRepository.count(); long eventCount = eventStatsRepository.count();
@@ -153,6 +164,10 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
entityManager.clear(); entityManager.clear();
log.info("✅ 모든 샘플 데이터 삭제 완료!"); log.info("✅ 모든 샘플 데이터 삭제 완료!");
// 2. Kafka Consumer Offset 리셋 (다음 시작 시 처음부터 읽도록)
resetConsumerOffsets();
log.info("========================================"); log.info("========================================");
} catch (Exception e) { } catch (Exception e) {
@@ -160,37 +175,85 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
} }
} }
/**
* Kafka Consumer Group Offset 리셋
*
* 서비스 종료 시 Consumer offset을 삭제하여 다음 시작 시
* auto.offset.reset=earliest 설정에 따라 처음부터 읽도록 함
*/
private void resetConsumerOffsets() {
try (AdminClient adminClient = AdminClient.create(kafkaAdmin.getConfigurationProperties())) {
log.info("🔄 Kafka Consumer Offset 리셋 시작: group={}", consumerGroupId);
// 모든 토픽의 offset 삭제
Set<TopicPartition> partitions = new HashSet<>();
// 토픽별 파티션 추가 (설계서상 각 토픽은 3개 파티션)
for (int i = 0; i < 3; i++) {
partitions.add(new TopicPartition(EVENT_CREATED_TOPIC, i));
partitions.add(new TopicPartition(PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC, i));
partitions.add(new TopicPartition(DISTRIBUTION_COMPLETED_TOPIC, i));
}
// Consumer Group Offset 삭제
DeleteConsumerGroupOffsetsResult result = adminClient.deleteConsumerGroupOffsets(
consumerGroupId,
partitions
);
// 완료 대기 (최대 10초)
result.all().get(10, TimeUnit.SECONDS);
log.info("✅ Kafka Consumer Offset 리셋 완료!");
log.info(" → 다음 시작 시 처음부터(earliest) 메시지를 읽습니다.");
} catch (Exception e) {
// Offset 리셋 실패는 치명적이지 않으므로 경고만 출력
log.warn("⚠️ Kafka Consumer Offset 리셋 실패 (무시 가능): {}", e.getMessage());
log.warn(" → 수동으로 Consumer Group ID를 변경하거나, Kafka 도구로 offset을 삭제하세요.");
}
}
/** /**
* EventCreated 이벤트 발행 * EventCreated 이벤트 발행
*/ */
private void publishEventCreatedEvents() throws Exception { private void publishEventCreatedEvents() throws Exception {
// 이벤트 1: 신년맞이 할인 이벤트 (진행중, 높은 성과) // 이벤트 1: 신년맞이 할인 이벤트 (진행중, 높은 성과 - ROI 200%)
EventCreatedEvent event1 = EventCreatedEvent.builder() EventCreatedEvent event1 = EventCreatedEvent.builder()
.eventId("evt_2025012301") .eventId("evt_2025012301")
.eventTitle("신년맞이 20% 할인 이벤트") .eventTitle("신년맞이 20% 할인 이벤트")
.storeId("store_001") .storeId("store_001")
.totalInvestment(new BigDecimal("5000000")) .totalInvestment(new BigDecimal("5000000"))
.expectedRevenue(new BigDecimal("15000000")) // 투자 대비 3배 수익
.status("ACTIVE") .status("ACTIVE")
.startDate(java.time.LocalDateTime.of(2025, 1, 23, 0, 0)) // 2025-01-23 시작
.endDate(null) // 진행중
.build(); .build();
publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event1); publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event1);
// 이벤트 2: 설날 특가 이벤트 (진행중, 중간 성과) // 이벤트 2: 설날 특가 이벤트 (진행중, 중간 성과 - ROI 100%)
EventCreatedEvent event2 = EventCreatedEvent.builder() EventCreatedEvent event2 = EventCreatedEvent.builder()
.eventId("evt_2025020101") .eventId("evt_2025020101")
.eventTitle("설날 특가 선물세트 이벤트") .eventTitle("설날 특가 선물세트 이벤트")
.storeId("store_001") .storeId("store_001")
.totalInvestment(new BigDecimal("3500000")) .totalInvestment(new BigDecimal("3500000"))
.expectedRevenue(new BigDecimal("7000000")) // 투자 대비 2배 수익
.status("ACTIVE") .status("ACTIVE")
.startDate(java.time.LocalDateTime.of(2025, 2, 1, 0, 0)) // 2025-02-01 시작
.endDate(null) // 진행중
.build(); .build();
publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event2); publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event2);
// 이벤트 3: 겨울 신메뉴 런칭 이벤트 (종료, 저조한 성과) // 이벤트 3: 겨울 신메뉴 런칭 이벤트 (종료, 저조한 성과 - ROI 50%)
EventCreatedEvent event3 = EventCreatedEvent.builder() EventCreatedEvent event3 = EventCreatedEvent.builder()
.eventId("evt_2025011501") .eventId("evt_2025011501")
.eventTitle("겨울 신메뉴 런칭 이벤트") .eventTitle("겨울 신메뉴 런칭 이벤트")
.storeId("store_001") .storeId("store_001")
.totalInvestment(new BigDecimal("2000000")) .totalInvestment(new BigDecimal("2000000"))
.expectedRevenue(new BigDecimal("3000000")) // 투자 대비 1.5배 수익
.status("COMPLETED") .status("COMPLETED")
.startDate(java.time.LocalDateTime.of(2025, 1, 15, 0, 0)) // 2025-01-15 시작
.endDate(java.time.LocalDateTime.of(2025, 1, 31, 23, 59)) // 2025-01-31 종료
.build(); .build();
publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event3); publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event3);
@@ -208,42 +271,63 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
{1500, 3000, 1000, 500} // 이벤트3 {1500, 3000, 1000, 500} // 이벤트3
}; };
// 각 이벤트의 총 투자 금액
BigDecimal[] totalInvestments = {
new BigDecimal("5000000"), // 이벤트1: 500만원
new BigDecimal("3500000"), // 이벤트2: 350만원
new BigDecimal("2000000") // 이벤트3: 200만원
};
// 채널 배포는 총 투자의 50%만 사용 (나머지는 경품/콘텐츠/운영비용)
double channelBudgetRatio = 0.50;
// 채널별 비용 비율 (채널 예산 내에서: 우리동네TV 30%, 지니TV 30%, 링고비즈 25%, SNS 15%)
double[] costRatios = {0.30, 0.30, 0.25, 0.15};
for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) { for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) {
String eventId = eventIds[i]; String eventId = eventIds[i];
BigDecimal totalInvestment = totalInvestments[i];
// 채널 배포 예산: 총 투자의 50%
BigDecimal channelBudget = totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(channelBudgetRatio));
// 4개 채널을 배열로 구성 // 4개 채널을 배열로 구성
List<DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution> channels = new ArrayList<>(); List<DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution> channels = new ArrayList<>();
// 1. 우리동네TV (TV) // 1. 우리동네TV (TV) - 채널 예산의 30%
channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder() channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
.channel("우리동네TV") .channel("우리동네TV")
.channelType("TV") .channelType("TV")
.status("SUCCESS") .status("SUCCESS")
.expectedViews(expectedViews[i][0]) .expectedViews(expectedViews[i][0])
.distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[0])))
.build()); .build());
// 2. 지니TV (TV) // 2. 지니TV (TV) - 채널 예산의 30%
channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder() channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
.channel("지니TV") .channel("지니TV")
.channelType("TV") .channelType("TV")
.status("SUCCESS") .status("SUCCESS")
.expectedViews(expectedViews[i][1]) .expectedViews(expectedViews[i][1])
.distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[1])))
.build()); .build());
// 3. 링고비즈 (CALL) // 3. 링고비즈 (CALL) - 채널 예산의 25%
channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder() channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
.channel("링고비즈") .channel("링고비즈")
.channelType("CALL") .channelType("CALL")
.status("SUCCESS") .status("SUCCESS")
.expectedViews(expectedViews[i][2]) .expectedViews(expectedViews[i][2])
.distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[2])))
.build()); .build());
// 4. SNS (SNS) // 4. SNS (SNS) - 채널 예산의 15%
channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder() channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
.channel("SNS") .channel("SNS")
.channelType("SNS") .channelType("SNS")
.status("SUCCESS") .status("SUCCESS")
.expectedViews(expectedViews[i][3]) .expectedViews(expectedViews[i][3])
.distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[3])))
.build()); .build());
// 이벤트 발행 (채널 배열 포함) // 이벤트 발행 (채널 배열 포함)
@@ -261,22 +345,53 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
/** /**
* ParticipantRegistered 이벤트 발행 * ParticipantRegistered 이벤트 발행
*
* 현실적인 참여 패턴 반영:
* - 총 120명의 고유 참여자 풀 생성
* - 일부 참여자는 여러 이벤트에 중복 참여
* - 이벤트1: 100명 (user001~user100)
* - 이벤트2: 50명 (user051~user100) → 50명이 이벤트1과 중복
* - 이벤트3: 30명 (user071~user100) → 30명이 이전 이벤트들과 중복
*/ */
private void publishParticipantRegisteredEvents() throws Exception { private void publishParticipantRegisteredEvents() throws Exception {
String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"}; String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"};
int[] totalParticipants = {100, 50, 30}; // MVP 테스트용 샘플 데이터 (총 180명)
String[] channels = {"우리동네TV", "지니TV", "링고비즈", "SNS"}; String[] channels = {"우리동네TV", "지니TV", "링고비즈", "SNS"};
// 이벤트별 참여자 범위 (중복 참여 반영)
int[][] participantRanges = {
{1, 100}, // 이벤트1: user001~user100 (100명)
{51, 100}, // 이벤트2: user051~user100 (50명, 이벤트1과 50명 중복)
{71, 100} // 이벤트3: user071~user100 (30명, 모두 중복)
};
int totalPublished = 0; int totalPublished = 0;
for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) { for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) {
String eventId = eventIds[i]; String eventId = eventIds[i];
int participants = totalParticipants[i]; int startUser = participantRanges[i][0];
int endUser = participantRanges[i][1];
int eventParticipants = endUser - startUser + 1;
// 각 이벤트에 대해 참여자 수만큼 ParticipantRegistered 이벤트 발행 log.info("이벤트 {} 참여자 발행 시작: user{:03d}~user{:03d} ({}명)",
for (int j = 0; j < participants; j++) { eventId, startUser, endUser, eventParticipants);
String participantId = UUID.randomUUID().toString();
String channel = channels[j % channels.length]; // 채널 순환 배정 // 각 참여자에 대해 ParticipantRegistered 이벤트 발행
for (int userId = startUser; userId <= endUser; userId++) {
String participantId = String.format("user%03d", userId); // user001, user002, ...
// 채널별 가중치 기반 랜덤 배정
// SNS: 45%, 우리동네TV: 25%, 지니TV: 20%, 링고비즈: 10%
int randomValue = random.nextInt(100);
String channel;
if (randomValue < 45) {
channel = "SNS"; // 0~44: 45%
} else if (randomValue < 70) {
channel = "우리동네TV"; // 45~69: 25%
} else if (randomValue < 90) {
channel = "지니TV"; // 70~89: 20%
} else {
channel = "링고비즈"; // 90~99: 10%
}
ParticipantRegisteredEvent event = ParticipantRegisteredEvent.builder() ParticipantRegisteredEvent event = ParticipantRegisteredEvent.builder()
.eventId(eventId) .eventId(eventId)
@@ -288,19 +403,38 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
totalPublished++; totalPublished++;
// 동시성 충돌 방지: 10개마다 100ms 대기 // 동시성 충돌 방지: 10개마다 100ms 대기
if ((j + 1) % 10 == 0) { if (totalPublished % 10 == 0) {
Thread.sleep(100); Thread.sleep(100);
} }
} }
log.info("✅ 이벤트 {} 참여자 발행 완료: {}명", eventId, eventParticipants);
} }
log.info("========================================");
log.info("✅ ParticipantRegistered 이벤트 {}건 발행 완료", totalPublished); log.info("✅ ParticipantRegistered 이벤트 {}건 발행 완료", totalPublished);
log.info("📊 참여 패턴:");
log.info(" - 총 고유 참여자: 100명 (user001~user100)");
log.info(" - 이벤트1 참여: 100명");
log.info(" - 이벤트2 참여: 50명 (이벤트1과 50명 중복)");
log.info(" - 이벤트3 참여: 30명 (이벤트1,2와 모두 중복)");
log.info(" - 3개 이벤트 모두 참여: 30명");
log.info(" - 2개 이벤트 참여: 20명");
log.info(" - 1개 이벤트만 참여: 50명");
log.info("📺 채널별 참여 비율 (가중치):");
log.info(" - SNS: 45% (가장 높음)");
log.info(" - 우리동네TV: 25%");
log.info(" - 지니TV: 20%");
log.info(" - 링고비즈: 10%");
log.info("========================================");
} }
/** /**
* TimelineData 생성 (시간대별 샘플 데이터) * TimelineData 생성 (시간대별 샘플 데이터)
* *
* - 각 이벤트마다 30일 치 daily 데이터 생성 * - 각 이벤트마다 30일 × 24시간 = 720시간 치 hourly 데이터 생성
* - interval=hourly: 시간별 표시 (최근 7일 적합)
* - interval=daily: 일별 자동 집계 (30일 전체)
* - 참여자 수, 조회수, 참여행동, 전환수, 누적 참여자 수 * - 참여자 수, 조회수, 참여행동, 전환수, 누적 참여자 수
*/ */
private void createTimelineData() { private void createTimelineData() {
@@ -308,52 +442,63 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"}; String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"};
// 각 이벤트별 기준 참여자 수 (이벤트 성과에 따라 다름) // 각 이벤트별 시간당 기준 참여자 수 (이벤트 성과에 따라 다름)
int[] baseParticipants = {20, 12, 5}; // 이벤트1(높음), 이벤트2(중간), 이벤트3(낮음) int[] baseParticipantsPerHour = {4, 2, 1}; // 이벤트1(높음), 이벤트2(중간), 이벤트3(낮음)
for (int eventIndex = 0; eventIndex < eventIds.length; eventIndex++) { for (int eventIndex = 0; eventIndex < eventIds.length; eventIndex++) {
String eventId = eventIds[eventIndex]; String eventId = eventIds[eventIndex];
int baseParticipant = baseParticipants[eventIndex]; int baseParticipant = baseParticipantsPerHour[eventIndex];
int cumulativeParticipants = 0; int cumulativeParticipants = 0;
// 30일 치 데이터 생성 (2024-09-24부터) // 이벤트 ID에서 날짜 파싱 (evt_2025012301 → 2025-01-23)
java.time.LocalDateTime startDate = java.time.LocalDateTime.of(2024, 9, 24, 0, 0); String dateStr = eventId.substring(4); // "2025012301"
int year = Integer.parseInt(dateStr.substring(0, 4)); // 2025
int month = Integer.parseInt(dateStr.substring(4, 6)); // 01
int day = Integer.parseInt(dateStr.substring(6, 8)); // 23
for (int day = 0; day < 30; day++) { // 이벤트 시작일부터 30일 치 hourly 데이터 생성
java.time.LocalDateTime timestamp = startDate.plusDays(day); java.time.LocalDateTime startDate = java.time.LocalDateTime.of(year, month, day, 0, 0);
// 랜덤한 참여자 수 생성 (기준값 ± 50%) for (int dayOffset = 0; dayOffset < 30; dayOffset++) {
int dailyParticipants = baseParticipant + random.nextInt(baseParticipant + 1); for (int hour = 0; hour < 24; hour++) {
cumulativeParticipants += dailyParticipants; java.time.LocalDateTime timestamp = startDate.plusDays(dayOffset).plusHours(hour);
// 조회수는 참여자의 3~5배 // 시간대별 참여자 수 변화 (낮 시간대 12~20시에 더 많음)
int dailyViews = dailyParticipants * (3 + random.nextInt(3)); int hourMultiplier = (hour >= 12 && hour <= 20) ? 2 : 1;
int hourlyParticipants = (baseParticipant * hourMultiplier) + random.nextInt(baseParticipant + 1);
// 참여행동은 참여자의 1~2배 cumulativeParticipants += hourlyParticipants;
int dailyEngagement = dailyParticipants * (1 + random.nextInt(2));
// 전환수는 참여자의 50~80% // 조회수는 참여자의 3~5배
int dailyConversions = (int) (dailyParticipants * (0.5 + random.nextDouble() * 0.3)); int hourlyViews = hourlyParticipants * (3 + random.nextInt(3));
// TimelineData 생성 // 참여행동은 참여자의 1~2배
com.kt.event.analytics.entity.TimelineData timelineData = int hourlyEngagement = hourlyParticipants * (1 + random.nextInt(2));
com.kt.event.analytics.entity.TimelineData.builder()
.eventId(eventId)
.timestamp(timestamp)
.participants(dailyParticipants)
.views(dailyViews)
.engagement(dailyEngagement)
.conversions(dailyConversions)
.cumulativeParticipants(cumulativeParticipants)
.build();
timelineDataRepository.save(timelineData); // 전환수는 참여자의 50~80%
int hourlyConversions = (int) (hourlyParticipants * (0.5 + random.nextDouble() * 0.3));
// TimelineData 생성
com.kt.event.analytics.entity.TimelineData timelineData =
com.kt.event.analytics.entity.TimelineData.builder()
.eventId(eventId)
.timestamp(timestamp)
.participants(hourlyParticipants)
.views(hourlyViews)
.engagement(hourlyEngagement)
.conversions(hourlyConversions)
.cumulativeParticipants(cumulativeParticipants)
.build();
timelineDataRepository.save(timelineData);
}
} }
log.info("✅ TimelineData 생성 완료: eventId={}, 30일 데이터", eventId); log.info("✅ TimelineData 생성 완료: eventId={}, 시작일={}-{:02d}-{:02d}, 30일 × 24시간 = 720건",
eventId, year, month, day);
} }
log.info("✅ 전체 TimelineData 생성 완료: 3개 이벤트 × 30일 = 90건"); log.info("✅ 전체 TimelineData 생성 완료: 3개 이벤트 × 30일 × 24시간 = 2,160건");
} }
/** /**
@@ -31,31 +31,19 @@ public class AnalyticsDashboardController {
/** /**
* 성과 대시보드 조회 * 성과 대시보드 조회
* *
* @param eventId 이벤트 ID * @param eventId 이벤트 ID
* @param startDate 조회 시작 날짜 * @param refresh 캐시 갱신 여부
* @param endDate 조회 종료 날짜 * @return 성과 대시보드 (이벤트 시작일 ~ 현재까지)
* @param refresh 캐시 갱신 여부
* @return 성과 대시보드
*/ */
@Operation( @Operation(
summary = "성과 대시보드 조회", summary = "성과 대시보드 조회",
description = "이벤트의 전체 성과를 통합하여 조회합니다." description = "이벤트의 전체 성과를 통합하여 조회합니다. (이벤트 시작일 ~ 현재까지)"
) )
@GetMapping("/{eventId}/analytics") @GetMapping("/{eventId}/analytics")
public ResponseEntity<ApiResponse<AnalyticsDashboardResponse>> getEventAnalytics( public ResponseEntity<ApiResponse<AnalyticsDashboardResponse>> getEventAnalytics(
@Parameter(description = "이벤트 ID", required = true) @Parameter(description = "이벤트 ID", required = true)
@PathVariable String eventId, @PathVariable String eventId,
@Parameter(description = "조회 시작 날짜 (ISO 8601 format)")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime startDate,
@Parameter(description = "조회 종료 날짜 (ISO 8601 format)")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime endDate,
@Parameter(description = "캐시 갱신 여부 (true인 경우 외부 API 호출)") @Parameter(description = "캐시 갱신 여부 (true인 경우 외부 API 호출)")
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
Boolean refresh Boolean refresh
@@ -63,7 +51,7 @@ public class AnalyticsDashboardController {
log.info("성과 대시보드 조회 API 호출: eventId={}, refresh={}", eventId, refresh); log.info("성과 대시보드 조회 API 호출: eventId={}, refresh={}", eventId, refresh);
AnalyticsDashboardResponse response = analyticsService.getDashboardData( AnalyticsDashboardResponse response = analyticsService.getDashboardData(
eventId, startDate, endDate, refresh eventId, refresh
); );
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response)); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));
@@ -0,0 +1,75 @@
package com.kt.event.analytics.controller;
import com.kt.event.analytics.config.SampleDataLoader;
import com.kt.event.common.dto.ApiResponse;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* 디버그 컨트롤러
*
* ⚠️ 개발/테스트 전용
*/
@Tag(name = "Debug", description = "디버그 API (개발/테스트 전용)")
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api/debug")
@RequiredArgsConstructor
public class DebugController {
private final SampleDataLoader sampleDataLoader;
/**
* 샘플 데이터 수동 생성
*/
@Operation(
summary = "샘플 데이터 수동 생성",
description = "SampleDataLoader를 수동으로 실행하여 샘플 데이터를 생성합니다."
)
@PostMapping("/reload-sample-data")
public ResponseEntity<ApiResponse<String>> reloadSampleData() {
try {
log.info("🔧 수동으로 샘플 데이터 생성 요청");
// SampleDataLoader 실행
sampleDataLoader.run(new ApplicationArguments() {
@Override
public String[] getSourceArgs() {
return new String[0];
}
@Override
public java.util.Set<String> getOptionNames() {
return java.util.Collections.emptySet();
}
@Override
public boolean containsOption(String name) {
return false;
}
@Override
public java.util.List<String> getOptionValues(String name) {
return null;
}
@Override
public java.util.List<String> getNonOptionArgs() {
return java.util.Collections.emptyList();
}
});
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success("샘플 데이터 생성 완료"));
} catch (Exception e) {
log.error("❌ 샘플 데이터 생성 실패", e);
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success("샘플 데이터 생성 실패: " + e.getMessage()));
}
}
}
@@ -33,16 +33,14 @@ public class TimelineAnalyticsController {
/** /**
* 시간대별 참여 추이 * 시간대별 참여 추이
* *
* @param eventId 이벤트 ID * @param eventId 이벤트 ID
* @param interval 시간 간격 단위 * @param interval 시간 간격 단위
* @param startDate 조회 시작 날짜 * @param metrics 조회할 지표 목록
* @param endDate 조회 종료 날짜 * @return 시간대별 참여 추이 (이벤트 시작일 ~ 현재까지)
* @param metrics 조회할 지표 목록
* @return 시간대별 참여 추이
*/ */
@Operation( @Operation(
summary = "시간대별 참여 추이", summary = "시간대별 참여 추이",
description = "이벤트 기간 동안의 시간대별 참여 추이를 분석합니다." description = "이벤트 기간 동안의 시간대별 참여 추이를 분석합니다. (이벤트 시작일 ~ 현재까지)"
) )
@GetMapping("/{eventId}/analytics/timeline") @GetMapping("/{eventId}/analytics/timeline")
public ResponseEntity<ApiResponse<TimelineAnalyticsResponse>> getTimelineAnalytics( public ResponseEntity<ApiResponse<TimelineAnalyticsResponse>> getTimelineAnalytics(
@@ -53,16 +51,6 @@ public class TimelineAnalyticsController {
@RequestParam(required = false, defaultValue = "daily") @RequestParam(required = false, defaultValue = "daily")
String interval, String interval,
@Parameter(description = "조회 시작 날짜 (ISO 8601 format)")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime startDate,
@Parameter(description = "조회 종료 날짜 (ISO 8601 format)")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime endDate,
@Parameter(description = "조회할 지표 목록 (쉼표로 구분)") @Parameter(description = "조회할 지표 목록 (쉼표로 구분)")
@RequestParam(required = false) @RequestParam(required = false)
String metrics String metrics
@@ -74,7 +62,7 @@ public class TimelineAnalyticsController {
: null; : null;
TimelineAnalyticsResponse response = timelineAnalyticsService.getTimelineAnalytics( TimelineAnalyticsResponse response = timelineAnalyticsService.getTimelineAnalytics(
eventId, interval, startDate, endDate, metricList eventId, interval, metricList
); );
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response)); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));
@@ -31,31 +31,19 @@ public class UserAnalyticsDashboardController {
/** /**
* 사용자 전체 성과 대시보드 조회 * 사용자 전체 성과 대시보드 조회
* *
* @param userId 사용자 ID * @param userId 사용자 ID
* @param startDate 조회 시작 날짜 * @param refresh 캐시 갱신 여부
* @param endDate 조회 종료 날짜 * @return 전체 통합 성과 대시보드 (userId 기반 전체 이벤트 조회)
* @param refresh 캐시 갱신 여부
* @return 전체 통합 성과 대시보드
*/ */
@Operation( @Operation(
summary = "사용자 전체 성과 대시보드 조회", summary = "사용자 전체 성과 대시보드 조회",
description = "사용자의 모든 이벤트 성과를 통합하여 조회합니다." description = "사용자의 모든 이벤트 성과를 통합하여 조회합니다. (userId 기반 전체 이벤트 조회)"
) )
@GetMapping("/{userId}/analytics") @GetMapping("/{userId}/analytics")
public ResponseEntity<ApiResponse<UserAnalyticsDashboardResponse>> getUserAnalytics( public ResponseEntity<ApiResponse<UserAnalyticsDashboardResponse>> getUserAnalytics(
@Parameter(description = "사용자 ID", required = true) @Parameter(description = "사용자 ID", required = true)
@PathVariable String userId, @PathVariable String userId,
@Parameter(description = "조회 시작 날짜 (ISO 8601 format)")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime startDate,
@Parameter(description = "조회 종료 날짜 (ISO 8601 format)")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime endDate,
@Parameter(description = "캐시 갱신 여부") @Parameter(description = "캐시 갱신 여부")
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
Boolean refresh Boolean refresh
@@ -63,7 +51,7 @@ public class UserAnalyticsDashboardController {
log.info("사용자 전체 성과 대시보드 조회 API 호출: userId={}, refresh={}", userId, refresh); log.info("사용자 전체 성과 대시보드 조회 API 호출: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
UserAnalyticsDashboardResponse response = userAnalyticsService.getUserDashboardData( UserAnalyticsDashboardResponse response = userAnalyticsService.getUserDashboardData(
userId, startDate, endDate, refresh userId, refresh
); );
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response)); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));
@@ -30,17 +30,13 @@ public class UserChannelAnalyticsController {
@Operation( @Operation(
summary = "사용자 전체 채널별 성과 분석", summary = "사용자 전체 채널별 성과 분석",
description = "사용자의 모든 이벤트 채널 성과를 통합하여 분석합니다." description = "사용자의 모든 이벤트 채널 성과를 통합하여 분석합니다. (전체 채널 무조건 표시)"
) )
@GetMapping("/{userId}/analytics/channels") @GetMapping("/{userId}/analytics/channels")
public ResponseEntity<ApiResponse<UserChannelAnalyticsResponse>> getUserChannelAnalytics( public ResponseEntity<ApiResponse<UserChannelAnalyticsResponse>> getUserChannelAnalytics(
@Parameter(description = "사용자 ID", required = true) @Parameter(description = "사용자 ID", required = true)
@PathVariable String userId, @PathVariable String userId,
@Parameter(description = "조회할 채널 목록 (쉼표로 구분)")
@RequestParam(required = false)
String channels,
@Parameter(description = "정렬 기준") @Parameter(description = "정렬 기준")
@RequestParam(required = false, defaultValue = "participants") @RequestParam(required = false, defaultValue = "participants")
String sortBy, String sortBy,
@@ -49,28 +45,14 @@ public class UserChannelAnalyticsController {
@RequestParam(required = false, defaultValue = "desc") @RequestParam(required = false, defaultValue = "desc")
String order, String order,
@Parameter(description = "조회 시작 날짜")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime startDate,
@Parameter(description = "조회 종료 날짜")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime endDate,
@Parameter(description = "캐시 갱신 여부") @Parameter(description = "캐시 갱신 여부")
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
Boolean refresh Boolean refresh
) { ) {
log.info("사용자 채널 분석 API 호출: userId={}, sortBy={}", userId, sortBy); log.info("사용자 채널 분석 API 호출: userId={}, sortBy={}", userId, sortBy);
List<String> channelList = channels != null && !channels.isBlank()
? Arrays.asList(channels.split(","))
: null;
UserChannelAnalyticsResponse response = userChannelAnalyticsService.getUserChannelAnalytics( UserChannelAnalyticsResponse response = userChannelAnalyticsService.getUserChannelAnalytics(
userId, channelList, sortBy, order, startDate, endDate, refresh userId, sortBy, order, refresh
); );
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response)); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));
@@ -28,7 +28,7 @@ public class UserRoiAnalyticsController {
@Operation( @Operation(
summary = "사용자 전체 ROI 상세 분석", summary = "사용자 전체 ROI 상세 분석",
description = "사용자의 모든 이벤트 ROI를 통합하여 분석합니다." description = "사용자의 모든 이벤트 ROI를 통합하여 분석합니다. (userId 기반 전체 이벤트 조회)"
) )
@GetMapping("/{userId}/analytics/roi") @GetMapping("/{userId}/analytics/roi")
public ResponseEntity<ApiResponse<UserRoiAnalyticsResponse>> getUserRoiAnalytics( public ResponseEntity<ApiResponse<UserRoiAnalyticsResponse>> getUserRoiAnalytics(
@@ -39,16 +39,6 @@ public class UserRoiAnalyticsController {
@RequestParam(required = false, defaultValue = "true") @RequestParam(required = false, defaultValue = "true")
Boolean includeProjection, Boolean includeProjection,
@Parameter(description = "조회 시작 날짜")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime startDate,
@Parameter(description = "조회 종료 날짜")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime endDate,
@Parameter(description = "캐시 갱신 여부") @Parameter(description = "캐시 갱신 여부")
@RequestParam(required = false, defaultValue = "false") @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
Boolean refresh Boolean refresh
@@ -56,7 +46,7 @@ public class UserRoiAnalyticsController {
log.info("사용자 ROI 분석 API 호출: userId={}, includeProjection={}", userId, includeProjection); log.info("사용자 ROI 분석 API 호출: userId={}, includeProjection={}", userId, includeProjection);
UserRoiAnalyticsResponse response = userRoiAnalyticsService.getUserRoiAnalytics( UserRoiAnalyticsResponse response = userRoiAnalyticsService.getUserRoiAnalytics(
userId, includeProjection, startDate, endDate, refresh userId, includeProjection, refresh
); );
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response)); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));
@@ -30,7 +30,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsController {
@Operation( @Operation(
summary = "사용자 전체 시간대별 참여 추이", summary = "사용자 전체 시간대별 참여 추이",
description = "사용자의 모든 이벤트 시간대별 데이터를 통합하여 분석합니다." description = "사용자의 모든 이벤트 시간대별 데이터를 통합하여 분석합니다. (userId 기반 전체 이벤트 조회)"
) )
@GetMapping("/{userId}/analytics/timeline") @GetMapping("/{userId}/analytics/timeline")
public ResponseEntity<ApiResponse<UserTimelineAnalyticsResponse>> getUserTimelineAnalytics( public ResponseEntity<ApiResponse<UserTimelineAnalyticsResponse>> getUserTimelineAnalytics(
@@ -41,16 +41,6 @@ public class UserTimelineAnalyticsController {
@RequestParam(required = false, defaultValue = "daily") @RequestParam(required = false, defaultValue = "daily")
String interval, String interval,
@Parameter(description = "조회 시작 날짜")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime startDate,
@Parameter(description = "조회 종료 날짜")
@RequestParam(required = false)
@DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
LocalDateTime endDate,
@Parameter(description = "조회할 지표 목록 (쉼표로 구분)") @Parameter(description = "조회할 지표 목록 (쉼표로 구분)")
@RequestParam(required = false) @RequestParam(required = false)
String metrics, String metrics,
@@ -66,7 +56,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsController {
: null; : null;
UserTimelineAnalyticsResponse response = userTimelineAnalyticsService.getUserTimelineAnalytics( UserTimelineAnalyticsResponse response = userTimelineAnalyticsService.getUserTimelineAnalytics(
userId, interval, startDate, endDate, metricList, refresh userId, interval, metricList, refresh
); );
return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response)); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));
@@ -47,6 +47,21 @@ public class AnalyticsDashboardResponse {
*/ */
private RoiSummary roi; private RoiSummary roi;
/**
* 투자 비용 상세
*/
private InvestmentDetails investment;
/**
* 수익 상세
*/
private RevenueDetails revenue;
/**
* 비용 효율성 분석
*/
private CostEfficiency costEfficiency;
/** /**
* 마지막 업데이트 시간 * 마지막 업데이트 시간
*/ */
@@ -33,6 +33,16 @@ public class InvestmentDetails {
*/ */
private BigDecimal operation; private BigDecimal operation;
/**
* 경품 비용 (원)
*/
private BigDecimal prizeCost;
/**
* 채널 비용 (원) - distribution과 동일한 값
*/
private BigDecimal channelCost;
/** /**
* 총 투자 비용 (원) * 총 투자 비용 (원)
*/ */
@@ -26,6 +26,16 @@ public class RevenueDetails {
*/ */
private BigDecimal expectedSales; private BigDecimal expectedSales;
/**
* 신규 고객 매출 (원)
*/
private BigDecimal newCustomerRevenue;
/**
* 기존 고객 매출 (원)
*/
private BigDecimal existingCustomerRevenue;
/** /**
* 브랜드 가치 향상 추정액 (원) * 브랜드 가치 향상 추정액 (원)
*/ */
@@ -125,4 +125,11 @@ public class ChannelStats extends BaseTimeEntity {
@Column(name = "average_duration") @Column(name = "average_duration")
@Builder.Default @Builder.Default
private Integer averageDuration = 0; private Integer averageDuration = 0;
/**
* 참여자 수 증가
*/
public void incrementParticipants() {
this.participants++;
}
} }
@@ -97,6 +97,18 @@ public class EventStats extends BaseTimeEntity {
@Column(length = 20) @Column(length = 20)
private String status; private String status;
/**
* 이벤트 시작일
*/
@Column(name = "start_date")
private java.time.LocalDateTime startDate;
/**
* 이벤트 종료일 (null이면 진행중)
*/
@Column(name = "end_date")
private java.time.LocalDateTime endDate;
/** /**
* 참여자 수 증가 * 참여자 수 증가
*/ */
@@ -32,7 +32,7 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
private final ObjectMapper objectMapper; private final ObjectMapper objectMapper;
private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
private static final String PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY = "distribution_completed"; private static final String PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY = "distribution_completed_v2";
private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:"; private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7; private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
@@ -109,10 +109,15 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
channelStats.setImpressions(channel.getExpectedViews()); channelStats.setImpressions(channel.getExpectedViews());
} }
// 배포 비용 저장
if (channel.getDistributionCost() != null) {
channelStats.setDistributionCost(channel.getDistributionCost());
}
channelStatsRepository.save(channelStats); channelStatsRepository.save(channelStats);
log.debug("✅ 채널 통계 저장: eventId={}, channel={}, expectedViews={}", log.debug("✅ 채널 통계 저장: eventId={}, channel={}, expectedViews={}, distributionCost={}",
eventId, channelName, channel.getExpectedViews()); eventId, channelName, channel.getExpectedViews(), channel.getDistributionCost());
} catch (Exception e) { } catch (Exception e) {
log.error("❌ 채널 통계 처리 실패: eventId={}, channel={}", eventId, channel.getChannel(), e); log.error("❌ 채널 통계 처리 실패: eventId={}, channel={}", eventId, channel.getChannel(), e);
@@ -12,6 +12,7 @@ import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.TimeUnit;
/** /**
@@ -29,7 +30,7 @@ public class EventCreatedConsumer {
private final ObjectMapper objectMapper; private final ObjectMapper objectMapper;
private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
private static final String PROCESSED_EVENTS_KEY = "processed_events"; private static final String PROCESSED_EVENTS_KEY = "processed_events_v2";
private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:"; private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7; private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
@@ -61,11 +62,15 @@ public class EventCreatedConsumer {
.userId(event.getStoreId()) // MVP: 1 user = 1 store, storeId를 userId로 매핑 .userId(event.getStoreId()) // MVP: 1 user = 1 store, storeId를 userId로 매핑
.totalParticipants(0) .totalParticipants(0)
.totalInvestment(event.getTotalInvestment()) .totalInvestment(event.getTotalInvestment())
.expectedRevenue(event.getExpectedRevenue() != null ? event.getExpectedRevenue() : BigDecimal.ZERO)
.status(event.getStatus()) .status(event.getStatus())
.startDate(event.getStartDate())
.endDate(event.getEndDate())
.build(); .build();
eventStatsRepository.save(eventStats); eventStatsRepository.save(eventStats);
log.info("✅ 이벤트 통계 초기화 완료: eventId={}", eventId); log.info("✅ 이벤트 통계 초기화 완료: eventId={}, userId={}, startDate={}, endDate={}",
eventId, eventStats.getUserId(), event.getStartDate(), event.getEndDate());
// 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 데이터 반영) // 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 데이터 반영)
String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId; String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
@@ -1,7 +1,9 @@
package com.kt.event.analytics.messaging.consumer; package com.kt.event.analytics.messaging.consumer;
import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats;
import com.kt.event.analytics.entity.EventStats; import com.kt.event.analytics.entity.EventStats;
import com.kt.event.analytics.messaging.event.ParticipantRegisteredEvent; import com.kt.event.analytics.messaging.event.ParticipantRegisteredEvent;
import com.kt.event.analytics.repository.ChannelStatsRepository;
import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository; import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import lombok.RequiredArgsConstructor; import lombok.RequiredArgsConstructor;
@@ -26,10 +28,11 @@ import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ParticipantRegisteredConsumer { public class ParticipantRegisteredConsumer {
private final EventStatsRepository eventStatsRepository; private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
private final ObjectMapper objectMapper; private final ObjectMapper objectMapper;
private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
private static final String PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY = "processed_participants"; private static final String PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY = "processed_participants_v2";
private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:"; private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7; private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
@@ -47,11 +50,13 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
ParticipantRegisteredEvent event = objectMapper.readValue(message, ParticipantRegisteredEvent.class); ParticipantRegisteredEvent event = objectMapper.readValue(message, ParticipantRegisteredEvent.class);
String participantId = event.getParticipantId(); String participantId = event.getParticipantId();
String eventId = event.getEventId(); String eventId = event.getEventId();
String channel = event.getChannel();
// ✅ 1. 멱등성 체크 (중복 처리 방지) // ✅ 1. 멱등성 체크 (중복 처리 방지) - eventId:participantId 조합으로 체크
Boolean isProcessed = redisTemplate.opsForSet().isMember(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, participantId); String idempotencyKey = eventId + ":" + participantId;
Boolean isProcessed = redisTemplate.opsForSet().isMember(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, idempotencyKey);
if (Boolean.TRUE.equals(isProcessed)) { if (Boolean.TRUE.equals(isProcessed)) {
log.warn("⚠️ 중복 이벤트 스킵 (이미 처리됨): participantId={}", participantId); log.warn("⚠️ 중복 이벤트 스킵 (이미 처리됨): eventId={}, participantId={}", eventId, participantId);
return; return;
} }
@@ -67,15 +72,29 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
() -> log.warn("⚠️ 이벤트 통계 없음: eventId={}", eventId) () -> log.warn("⚠️ 이벤트 통계 없음: eventId={}", eventId)
); );
// 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 참여자 수 반영) // 3. 채널별 참여자 수 업데이트 - 비관적 락 적용
if (channel != null && !channel.isEmpty()) {
channelStatsRepository.findByEventIdAndChannelNameWithLock(eventId, channel)
.ifPresentOrElse(
channelStats -> {
channelStats.incrementParticipants();
channelStatsRepository.save(channelStats);
log.info("✅ 채널별 참여자 수 업데이트: eventId={}, channel={}, participants={}",
eventId, channel, channelStats.getParticipants());
},
() -> log.warn("⚠️ 채널 통계 없음: eventId={}, channel={}", eventId, channel)
);
}
// 4. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 참여자 수 반영)
String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId; String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
redisTemplate.delete(cacheKey); redisTemplate.delete(cacheKey);
log.debug("🗑️ 캐시 무효화: {}", cacheKey); log.debug("🗑️ 캐시 무효화: {}", cacheKey);
// 4. 멱등성 처리 완료 기록 (7일 TTL) // 5. 멱등성 처리 완료 기록 (7일 TTL)
redisTemplate.opsForSet().add(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, participantId); redisTemplate.opsForSet().add(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, idempotencyKey);
redisTemplate.expire(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, IDEMPOTENCY_TTL_DAYS, TimeUnit.DAYS); redisTemplate.expire(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, IDEMPOTENCY_TTL_DAYS, TimeUnit.DAYS);
log.debug("✅ 멱등성 기록: participantId={}", participantId); log.debug("✅ 멱등성 기록: eventId={}, participantId={}", eventId, participantId);
} catch (Exception e) { } catch (Exception e) {
log.error("❌ ParticipantRegistered 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e); log.error("❌ ParticipantRegistered 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);
@@ -62,5 +62,10 @@ public class DistributionCompletedEvent {
* 예상 노출 수 * 예상 노출 수
*/ */
private Integer expectedViews; private Integer expectedViews;
/**
* 배포 비용 (원)
*/
private java.math.BigDecimal distributionCost;
} }
} }
@@ -6,6 +6,7 @@ import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor; import lombok.NoArgsConstructor;
import java.math.BigDecimal; import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
/** /**
* 이벤트 생성 이벤트 * 이벤트 생성 이벤트
@@ -36,8 +37,23 @@ public class EventCreatedEvent {
*/ */
private BigDecimal totalInvestment; private BigDecimal totalInvestment;
/**
* 예상 수익
*/
private BigDecimal expectedRevenue;
/** /**
* 이벤트 상태 * 이벤트 상태
*/ */
private String status; private String status;
/**
* 이벤트 시작일
*/
private LocalDateTime startDate;
/**
* 이벤트 종료일 (null이면 진행중)
*/
private LocalDateTime endDate;
} }
@@ -1,7 +1,11 @@
package com.kt.event.analytics.repository; package com.kt.event.analytics.repository;
import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats; import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats;
import jakarta.persistence.LockModeType;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.Lock;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
import org.springframework.stereotype.Repository; import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.util.List; import java.util.List;
@@ -30,6 +34,18 @@ public interface ChannelStatsRepository extends JpaRepository<ChannelStats, Long
*/ */
Optional<ChannelStats> findByEventIdAndChannelName(String eventId, String channelName); Optional<ChannelStats> findByEventIdAndChannelName(String eventId, String channelName);
/**
* 이벤트 ID와 채널명으로 통계 조회 (비관적 락)
*
* @param eventId 이벤트 ID
* @param channelName 채널명
* @return 채널 통계
*/
@Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
@Query("SELECT c FROM ChannelStats c WHERE c.eventId = :eventId AND c.channelName = :channelName")
Optional<ChannelStats> findByEventIdAndChannelNameWithLock(@Param("eventId") String eventId,
@Param("channelName") String channelName);
/** /**
* 여러 이벤트 ID로 모든 채널 통계 조회 * 여러 이벤트 ID로 모든 채널 통계 조회
* *
@@ -47,12 +47,10 @@ public class AnalyticsService {
* 대시보드 데이터 조회 * 대시보드 데이터 조회
* *
* @param eventId 이벤트 ID * @param eventId 이벤트 ID
* @param startDate 조회 시작 날짜 (선택) * @param refresh 캐시 갱신 여부
* @param endDate 조회 종료 날짜 (선택) * @return 대시보드 응답 (이벤트 시작일 ~ 현재까지)
* @param refresh 캐시 갱신 여부
* @return 대시보드 응답
*/ */
public AnalyticsDashboardResponse getDashboardData(String eventId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) { public AnalyticsDashboardResponse getDashboardData(String eventId, boolean refresh) {
log.info("대시보드 데이터 조회 시작: eventId={}, refresh={}", eventId, refresh); log.info("대시보드 데이터 조회 시작: eventId={}, refresh={}", eventId, refresh);
String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId; String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
@@ -91,7 +89,7 @@ public class AnalyticsService {
} }
// 3. 대시보드 데이터 구성 // 3. 대시보드 데이터 구성
AnalyticsDashboardResponse response = buildDashboardData(eventStats, channelStatsList, startDate, endDate); AnalyticsDashboardResponse response = buildDashboardData(eventStats, channelStatsList);
// 4. Redis 캐싱 (1시간 TTL) // 4. Redis 캐싱 (1시간 TTL)
try { try {
@@ -110,10 +108,9 @@ public class AnalyticsService {
/** /**
* 대시보드 데이터 구성 * 대시보드 데이터 구성
*/ */
private AnalyticsDashboardResponse buildDashboardData(EventStats eventStats, List<ChannelStats> channelStatsList, private AnalyticsDashboardResponse buildDashboardData(EventStats eventStats, List<ChannelStats> channelStatsList) {
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { // 기간 정보 (이벤트 시작일 ~ 현재)
// 기간 정보 PeriodInfo period = buildPeriodInfo(eventStats);
PeriodInfo period = buildPeriodInfo(startDate, endDate);
// 성과 요약 // 성과 요약
AnalyticsSummary summary = buildAnalyticsSummary(eventStats, channelStatsList); AnalyticsSummary summary = buildAnalyticsSummary(eventStats, channelStatsList);
@@ -124,6 +121,15 @@ public class AnalyticsService {
// ROI 요약 // ROI 요약
RoiSummary roiSummary = roiCalculator.calculateRoiSummary(eventStats); RoiSummary roiSummary = roiCalculator.calculateRoiSummary(eventStats);
// 투자 비용 상세
InvestmentDetails investment = buildInvestmentDetails(eventStats, channelStatsList);
// 수익 상세
RevenueDetails revenue = buildRevenueDetails(eventStats);
// 비용 효율성
CostEfficiency costEfficiency = buildCostEfficiency(eventStats);
return AnalyticsDashboardResponse.builder() return AnalyticsDashboardResponse.builder()
.eventId(eventStats.getEventId()) .eventId(eventStats.getEventId())
.eventTitle(eventStats.getEventTitle()) .eventTitle(eventStats.getEventTitle())
@@ -131,17 +137,21 @@ public class AnalyticsService {
.summary(summary) .summary(summary)
.channelPerformance(channelPerformance) .channelPerformance(channelPerformance)
.roi(roiSummary) .roi(roiSummary)
.investment(investment)
.revenue(revenue)
.costEfficiency(costEfficiency)
.lastUpdatedAt(LocalDateTime.now()) .lastUpdatedAt(LocalDateTime.now())
.dataSource("cached") .dataSource("cached")
.build(); .build();
} }
/** /**
* 기간 정보 구성 * 기간 정보 구성 (이벤트 시작일 ~ 종료일 또는 현재)
*/ */
private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { private PeriodInfo buildPeriodInfo(EventStats eventStats) {
LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30); LocalDateTime start = eventStats.getStartDate();
LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now(); LocalDateTime end = eventStats.getEndDate() != null ?
eventStats.getEndDate() : LocalDateTime.now();
long durationDays = ChronoUnit.DAYS.between(start, end); long durationDays = ChronoUnit.DAYS.between(start, end);
@@ -215,4 +225,88 @@ public class AnalyticsService {
return summaries; return summaries;
} }
/**
* 투자 비용 상세 구성
*
* UserRoiAnalyticsService와 동일한 로직:
* - 실제 채널 배포 비용 집계
* - 나머지 비용 분배: 경품 50%, 콘텐츠 제작 30%, 운영 20%
*/
private InvestmentDetails buildInvestmentDetails(EventStats eventStats, List<ChannelStats> channelStatsList) {
java.math.BigDecimal totalInvestment = eventStats.getTotalInvestment();
// ChannelStats에서 실제 배포 비용 집계
java.math.BigDecimal actualDistribution = channelStatsList.stream()
.map(ChannelStats::getDistributionCost)
.reduce(java.math.BigDecimal.ZERO, java.math.BigDecimal::add);
// 나머지 비용 계산 (총 투자 - 실제 채널 배포 비용)
java.math.BigDecimal remaining = totalInvestment.subtract(actualDistribution);
// 나머지 비용 분배: 경품 50%, 콘텐츠 제작 30%, 운영 20%
java.math.BigDecimal prizeCost = remaining.multiply(java.math.BigDecimal.valueOf(0.50));
java.math.BigDecimal contentCreation = remaining.multiply(java.math.BigDecimal.valueOf(0.30));
java.math.BigDecimal operation = remaining.multiply(java.math.BigDecimal.valueOf(0.20));
return InvestmentDetails.builder()
.total(totalInvestment)
.contentCreation(contentCreation)
.operation(operation)
.distribution(actualDistribution)
.prizeCost(prizeCost)
.channelCost(actualDistribution) // 채널비용은 배포비용과 동일
.build();
}
/**
* 수익 상세 구성
*
* UserRoiAnalyticsService와 동일한 로직:
* - 직접 매출 70%, 예상 추가 매출 30%
* - 신규 고객 40%, 기존 고객 60%
*/
private RevenueDetails buildRevenueDetails(EventStats eventStats) {
java.math.BigDecimal totalRevenue = eventStats.getExpectedRevenue();
// 매출 분배: 직접 매출 70%, 예상 추가 매출 30%
java.math.BigDecimal directSales = totalRevenue.multiply(java.math.BigDecimal.valueOf(0.70));
java.math.BigDecimal expectedSales = totalRevenue.multiply(java.math.BigDecimal.valueOf(0.30));
// 신규 고객 40%, 기존 고객 60%
java.math.BigDecimal newCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(java.math.BigDecimal.valueOf(0.40));
java.math.BigDecimal existingCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(java.math.BigDecimal.valueOf(0.60));
return RevenueDetails.builder()
.total(totalRevenue)
.directSales(directSales)
.expectedSales(expectedSales)
.newCustomerRevenue(newCustomerRevenue)
.existingCustomerRevenue(existingCustomerRevenue)
.brandValue(java.math.BigDecimal.ZERO) // 브랜드 가치는 별도 계산 필요 시 추가
.build();
}
/**
* 비용 효율성 구성
*
* UserRoiAnalyticsService와 동일한 로직:
* - 참여자당 비용 = 총투자 ÷ 총참여자수
* - 참여자당 수익 = 총수익 ÷ 총참여자수
*/
private CostEfficiency buildCostEfficiency(EventStats eventStats) {
int totalParticipants = eventStats.getTotalParticipants();
java.math.BigDecimal totalInvestment = eventStats.getTotalInvestment();
java.math.BigDecimal totalRevenue = eventStats.getExpectedRevenue();
double costPerParticipant = totalParticipants > 0 ?
totalInvestment.doubleValue() / totalParticipants : 0.0;
double revenuePerParticipant = totalParticipants > 0 ?
totalRevenue.doubleValue() / totalParticipants : 0.0;
return CostEfficiency.builder()
.costPerParticipant(costPerParticipant)
.revenuePerParticipant(revenuePerParticipant)
.build();
}
} }
@@ -60,43 +60,62 @@ public class ROICalculator {
/** /**
* 투자 비용 계산 * 투자 비용 계산
*
* UserRoiAnalyticsService와 동일한 로직:
* - ChannelStats에서 실제 배포 비용 집계
* - 나머지 비용 분배: 경품 50%, 콘텐츠 제작 30%, 운영 20%
*/ */
private InvestmentDetails calculateInvestment(EventStats eventStats, List<ChannelStats> channelStats) { private InvestmentDetails calculateInvestment(EventStats eventStats, List<ChannelStats> channelStats) {
BigDecimal distributionCost = channelStats.stream() BigDecimal totalInvestment = eventStats.getTotalInvestment();
// ChannelStats에서 실제 배포 비용 집계
BigDecimal actualDistribution = channelStats.stream()
.map(ChannelStats::getDistributionCost) .map(ChannelStats::getDistributionCost)
.reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
BigDecimal contentCreation = eventStats.getTotalInvestment() // 나머지 비용 계산 (총 투자 - 실제 채널 배포 비용)
.multiply(BigDecimal.valueOf(0.4)); // 전체 투자의 40%를 콘텐츠 제작비로 가정 BigDecimal remaining = totalInvestment.subtract(actualDistribution);
BigDecimal operation = eventStats.getTotalInvestment() // 나머지 비용 분배: 경품 50%, 콘텐츠 제작 30%, 운영 20%
.multiply(BigDecimal.valueOf(0.1)); // 10%를 운영비로 가정 BigDecimal prizeCost = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.50));
BigDecimal contentCreation = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.30));
BigDecimal operation = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.20));
return InvestmentDetails.builder() return InvestmentDetails.builder()
.total(totalInvestment)
.contentCreation(contentCreation) .contentCreation(contentCreation)
.distribution(distributionCost)
.operation(operation) .operation(operation)
.total(eventStats.getTotalInvestment()) .distribution(actualDistribution)
.prizeCost(prizeCost)
.channelCost(actualDistribution) // 채널비용은 배포비용과 동일
.build(); .build();
} }
/** /**
* 수익 계산 * 수익 계산
*
* UserRoiAnalyticsService와 동일한 로직:
* - 직접 매출 70%, 예상 추가 매출 30%
* - 신규 고객 40%, 기존 고객 60%
*/ */
private RevenueDetails calculateRevenue(EventStats eventStats) { private RevenueDetails calculateRevenue(EventStats eventStats) {
BigDecimal directSales = eventStats.getExpectedRevenue() BigDecimal totalRevenue = eventStats.getExpectedRevenue();
.multiply(BigDecimal.valueOf(0.66)); // 예상 수익의 66%를 직접 매출로 가정
BigDecimal expectedSales = eventStats.getExpectedRevenue() // 매출 분배: 직접 매출 70%, 예상 추가 매출 30%
.multiply(BigDecimal.valueOf(0.34)); // 34%를 예상 추가 매출로 가정 BigDecimal directSales = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.70));
BigDecimal expectedSales = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.30));
BigDecimal brandValue = BigDecimal.ZERO; // 브랜드 가치는 별도 계산 필요 // 신규 고객 40%, 기존 고객 60%
BigDecimal newCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.40));
BigDecimal existingCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.60));
return RevenueDetails.builder() return RevenueDetails.builder()
.total(totalRevenue)
.directSales(directSales) .directSales(directSales)
.expectedSales(expectedSales) .expectedSales(expectedSales)
.brandValue(brandValue) .newCustomerRevenue(newCustomerRevenue)
.total(eventStats.getExpectedRevenue()) .existingCustomerRevenue(existingCustomerRevenue)
.brandValue(BigDecimal.ZERO) // 브랜드 가치는 별도 계산 필요 시 추가
.build(); .build();
} }
@@ -26,20 +26,13 @@ public class TimelineAnalyticsService {
private final TimelineDataRepository timelineDataRepository; private final TimelineDataRepository timelineDataRepository;
/** /**
* 시간대별 참여 추이 조회 * 시간대별 참여 추이 조회 (이벤트 전체 기간)
*/ */
public TimelineAnalyticsResponse getTimelineAnalytics(String eventId, String interval, public TimelineAnalyticsResponse getTimelineAnalytics(String eventId, String interval, List<String> metrics) {
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate,
List<String> metrics) {
log.info("시간대별 참여 추이 조회: eventId={}, interval={}", eventId, interval); log.info("시간대별 참여 추이 조회: eventId={}, interval={}", eventId, interval);
// 시간대별 데이터 조회 // 시간대별 데이터 조회 (이벤트 전체 기간)
List<TimelineData> timelineDataList; List<TimelineData> timelineDataList = timelineDataRepository.findByEventIdOrderByTimestampAsc(eventId);
if (startDate != null && endDate != null) {
timelineDataList = timelineDataRepository.findByEventIdAndTimestampBetween(eventId, startDate, endDate);
} else {
timelineDataList = timelineDataRepository.findByEventIdOrderByTimestampAsc(eventId);
}
// 시간대별 데이터 포인트 구성 // 시간대별 데이터 포인트 구성
List<TimelineDataPoint> dataPoints = buildTimelineDataPoints(timelineDataList); List<TimelineDataPoint> dataPoints = buildTimelineDataPoints(timelineDataList);
@@ -44,13 +44,11 @@ public class UserAnalyticsService {
/** /**
* 사용자 전체 대시보드 데이터 조회 * 사용자 전체 대시보드 데이터 조회
* *
* @param userId 사용자 ID * @param userId 사용자 ID
* @param startDate 조회 시작 날짜 (선택) * @param refresh 캐시 갱신 여부
* @param endDate 조회 종료 날짜 (선택) * @return 사용자 통합 대시보드 응답 (userId 기반 전체 이벤트 조회)
* @param refresh 캐시 갱신 여부
* @return 사용자 통합 대시보드 응답
*/ */
public UserAnalyticsDashboardResponse getUserDashboardData(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) { public UserAnalyticsDashboardResponse getUserDashboardData(String userId, boolean refresh) {
log.info("사용자 전체 대시보드 데이터 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh); log.info("사용자 전체 대시보드 데이터 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId; String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId;
@@ -75,7 +73,7 @@ public class UserAnalyticsService {
List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId); List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
if (allEvents.isEmpty()) { if (allEvents.isEmpty()) {
log.warn("사용자에 이벤트가 없음: userId={}", userId); log.warn("사용자에 이벤트가 없음: userId={}", userId);
return buildEmptyResponse(userId, startDate, endDate); return buildEmptyResponse(userId);
} }
log.debug("사용자 이벤트 조회 완료: userId={}, 이벤트 수={}", userId, allEvents.size()); log.debug("사용자 이벤트 조회 완료: userId={}, 이벤트 수={}", userId, allEvents.size());
@@ -87,7 +85,7 @@ public class UserAnalyticsService {
List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds); List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds);
// 3. 통합 대시보드 데이터 구성 // 3. 통합 대시보드 데이터 구성
UserAnalyticsDashboardResponse response = buildUserDashboardData(userId, allEvents, allChannelStats, startDate, endDate); UserAnalyticsDashboardResponse response = buildUserDashboardData(userId, allEvents, allChannelStats);
// 4. Redis 캐싱 (30분 TTL) // 4. Redis 캐싱 (30분 TTL)
try { try {
@@ -104,10 +102,15 @@ public class UserAnalyticsService {
/** /**
* 빈 응답 생성 (이벤트가 없는 경우) * 빈 응답 생성 (이벤트가 없는 경우)
*/ */
private UserAnalyticsDashboardResponse buildEmptyResponse(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { private UserAnalyticsDashboardResponse buildEmptyResponse(String userId) {
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
return UserAnalyticsDashboardResponse.builder() return UserAnalyticsDashboardResponse.builder()
.userId(userId) .userId(userId)
.period(buildPeriodInfo(startDate, endDate)) .period(PeriodInfo.builder()
.startDate(now)
.endDate(now)
.durationDays(0)
.build())
.totalEvents(0) .totalEvents(0)
.activeEvents(0) .activeEvents(0)
.overallSummary(buildEmptyAnalyticsSummary()) .overallSummary(buildEmptyAnalyticsSummary())
@@ -123,10 +126,9 @@ public class UserAnalyticsService {
* 사용자 통합 대시보드 데이터 구성 * 사용자 통합 대시보드 데이터 구성
*/ */
private UserAnalyticsDashboardResponse buildUserDashboardData(String userId, List<EventStats> allEvents, private UserAnalyticsDashboardResponse buildUserDashboardData(String userId, List<EventStats> allEvents,
List<ChannelStats> allChannelStats, List<ChannelStats> allChannelStats) {
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { // 기간 정보 (전체 이벤트의 최소/최대 날짜 기반)
// 기간 정보 PeriodInfo period = buildPeriodFromEvents(allEvents);
PeriodInfo period = buildPeriodInfo(startDate, endDate);
// 전체 이벤트 수 및 활성 이벤트 수 // 전체 이벤트 수 및 활성 이벤트 수
int totalEvents = allEvents.size(); int totalEvents = allEvents.size();
@@ -299,16 +301,22 @@ public class UserAnalyticsService {
/** /**
* 기간 정보 구성 * 기간 정보 구성
*
* 전체 이벤트 중 가장 빠른 시작일 ~ 현재까지의 기간 계산
*/ */
private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30); LocalDateTime start = events.stream()
LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now(); .map(EventStats::getStartDate)
long durationDays = ChronoUnit.DAYS.between(start, end); .filter(Objects::nonNull)
.min(LocalDateTime::compareTo)
.orElse(LocalDateTime.now());
LocalDateTime end = LocalDateTime.now();
return PeriodInfo.builder() return PeriodInfo.builder()
.startDate(start) .startDate(start)
.endDate(end) .endDate(end)
.durationDays((int) durationDays) .durationDays((int) ChronoUnit.DAYS.between(start, end))
.build(); .build();
} }
@@ -42,10 +42,9 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
private static final long CACHE_TTL = 1800; // 30분 private static final long CACHE_TTL = 1800; // 30분
/** /**
* 사용자 전체 채널 분석 데이터 조회 * 사용자 전체 채널 분석 데이터 조회 (전체 채널 무조건 표시)
*/ */
public UserChannelAnalyticsResponse getUserChannelAnalytics(String userId, List<String> channels, String sortBy, String order, public UserChannelAnalyticsResponse getUserChannelAnalytics(String userId, String sortBy, String order, boolean refresh) {
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) {
log.info("사용자 채널 분석 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh); log.info("사용자 채널 분석 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId; String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId;
@@ -66,14 +65,14 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
// 2. 데이터 조회 // 2. 데이터 조회
List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId); List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
if (allEvents.isEmpty()) { if (allEvents.isEmpty()) {
return buildEmptyResponse(userId, startDate, endDate); return buildEmptyResponse(userId);
} }
List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList()); List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList());
List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds); List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds);
// 3. 응답 구성 // 3. 응답 구성 (전체 채널)
UserChannelAnalyticsResponse response = buildChannelAnalyticsResponse(userId, allEvents, allChannelStats, channels, sortBy, order, startDate, endDate); UserChannelAnalyticsResponse response = buildChannelAnalyticsResponse(userId, allEvents, allChannelStats, sortBy, order);
// 4. 캐싱 // 4. 캐싱
try { try {
@@ -87,10 +86,15 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
return response; return response;
} }
private UserChannelAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { private UserChannelAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId) {
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
return UserChannelAnalyticsResponse.builder() return UserChannelAnalyticsResponse.builder()
.userId(userId) .userId(userId)
.period(buildPeriodInfo(startDate, endDate)) .period(PeriodInfo.builder()
.startDate(now)
.endDate(now)
.durationDays(0)
.build())
.totalEvents(0) .totalEvents(0)
.channels(new ArrayList<>()) .channels(new ArrayList<>())
.comparison(ChannelComparison.builder().build()) .comparison(ChannelComparison.builder().build())
@@ -100,15 +104,10 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
} }
private UserChannelAnalyticsResponse buildChannelAnalyticsResponse(String userId, List<EventStats> allEvents, private UserChannelAnalyticsResponse buildChannelAnalyticsResponse(String userId, List<EventStats> allEvents,
List<ChannelStats> allChannelStats, List<String> channels, List<ChannelStats> allChannelStats,
String sortBy, String order, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { String sortBy, String order) {
// 채널 필터링 // 채널별 집계 (전체 채널)
List<ChannelStats> filteredChannels = channels != null && !channels.isEmpty() List<ChannelAnalytics> channelAnalyticsList = aggregateChannelAnalytics(allChannelStats);
? allChannelStats.stream().filter(c -> channels.contains(c.getChannelName())).collect(Collectors.toList())
: allChannelStats;
// 채널별 집계
List<ChannelAnalytics> channelAnalyticsList = aggregateChannelAnalytics(filteredChannels);
// 정렬 // 정렬
channelAnalyticsList = sortChannels(channelAnalyticsList, sortBy, order); channelAnalyticsList = sortChannels(channelAnalyticsList, sortBy, order);
@@ -118,7 +117,7 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
return UserChannelAnalyticsResponse.builder() return UserChannelAnalyticsResponse.builder()
.userId(userId) .userId(userId)
.period(buildPeriodInfo(startDate, endDate)) .period(buildPeriodFromEvents(allEvents))
.totalEvents(allEvents.size()) .totalEvents(allEvents.size())
.channels(channelAnalyticsList) .channels(channelAnalyticsList)
.comparison(comparison) .comparison(comparison)
@@ -246,15 +245,24 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
.build(); .build();
} }
private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { /**
LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30); * 전체 이벤트의 생성/수정 시간 기반으로 period 계산
LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now(); */
long durationDays = ChronoUnit.DAYS.between(start, end); private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
LocalDateTime start = events.stream()
.map(EventStats::getCreatedAt)
.min(LocalDateTime::compareTo)
.orElse(LocalDateTime.now());
LocalDateTime end = events.stream()
.map(EventStats::getUpdatedAt)
.max(LocalDateTime::compareTo)
.orElse(LocalDateTime.now());
return PeriodInfo.builder() return PeriodInfo.builder()
.startDate(start) .startDate(start)
.endDate(end) .endDate(end)
.durationDays((int) durationDays) .durationDays((int) ChronoUnit.DAYS.between(start, end))
.build(); .build();
} }
} }
@@ -1,7 +1,9 @@
package com.kt.event.analytics.service; package com.kt.event.analytics.service;
import com.kt.event.analytics.dto.response.*; import com.kt.event.analytics.dto.response.*;
import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats;
import com.kt.event.analytics.entity.EventStats; import com.kt.event.analytics.entity.EventStats;
import com.kt.event.analytics.repository.ChannelStatsRepository;
import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository; import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
@@ -31,14 +33,14 @@ import java.util.stream.Collectors;
public class UserRoiAnalyticsService { public class UserRoiAnalyticsService {
private final EventStatsRepository eventStatsRepository; private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate; private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
private final ObjectMapper objectMapper; private final ObjectMapper objectMapper;
private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:user:roi:"; private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:user:roi:";
private static final long CACHE_TTL = 1800; private static final long CACHE_TTL = 1800;
public UserRoiAnalyticsResponse getUserRoiAnalytics(String userId, boolean includeProjection, public UserRoiAnalyticsResponse getUserRoiAnalytics(String userId, boolean includeProjection, boolean refresh) {
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) {
log.info("사용자 ROI 분석 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh); log.info("사용자 ROI 분석 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId; String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId;
@@ -56,10 +58,10 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId); List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
if (allEvents.isEmpty()) { if (allEvents.isEmpty()) {
return buildEmptyResponse(userId, startDate, endDate); return buildEmptyResponse(userId);
} }
UserRoiAnalyticsResponse response = buildRoiResponse(userId, allEvents, includeProjection, startDate, endDate); UserRoiAnalyticsResponse response = buildRoiResponse(userId, allEvents, includeProjection);
try { try {
String jsonData = objectMapper.writeValueAsString(response); String jsonData = objectMapper.writeValueAsString(response);
@@ -71,13 +73,32 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
return response; return response;
} }
private UserRoiAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { private UserRoiAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId) {
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
return UserRoiAnalyticsResponse.builder() return UserRoiAnalyticsResponse.builder()
.userId(userId) .userId(userId)
.period(buildPeriodInfo(startDate, endDate)) .period(PeriodInfo.builder()
.startDate(now)
.endDate(now)
.durationDays(0)
.build())
.totalEvents(0) .totalEvents(0)
.overallInvestment(InvestmentDetails.builder().total(BigDecimal.ZERO).build()) .overallInvestment(InvestmentDetails.builder()
.overallRevenue(RevenueDetails.builder().total(BigDecimal.ZERO).build()) .total(BigDecimal.ZERO)
.contentCreation(BigDecimal.ZERO)
.operation(BigDecimal.ZERO)
.distribution(BigDecimal.ZERO)
.prizeCost(BigDecimal.ZERO)
.channelCost(BigDecimal.ZERO)
.build())
.overallRevenue(RevenueDetails.builder()
.total(BigDecimal.ZERO)
.directSales(BigDecimal.ZERO)
.expectedSales(BigDecimal.ZERO)
.newCustomerRevenue(BigDecimal.ZERO)
.existingCustomerRevenue(BigDecimal.ZERO)
.brandValue(BigDecimal.ZERO)
.build())
.overallRoi(RoiCalculation.builder() .overallRoi(RoiCalculation.builder()
.netProfit(BigDecimal.ZERO) .netProfit(BigDecimal.ZERO)
.roiPercentage(0.0) .roiPercentage(0.0)
@@ -88,8 +109,7 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
.build(); .build();
} }
private UserRoiAnalyticsResponse buildRoiResponse(String userId, List<EventStats> allEvents, boolean includeProjection, private UserRoiAnalyticsResponse buildRoiResponse(String userId, List<EventStats> allEvents, boolean includeProjection) {
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
BigDecimal totalInvestment = allEvents.stream().map(EventStats::getTotalInvestment).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); BigDecimal totalInvestment = allEvents.stream().map(EventStats::getTotalInvestment).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
BigDecimal totalRevenue = allEvents.stream().map(EventStats::getExpectedRevenue).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); BigDecimal totalRevenue = allEvents.stream().map(EventStats::getExpectedRevenue).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
BigDecimal totalProfit = totalRevenue.subtract(totalInvestment); BigDecimal totalProfit = totalRevenue.subtract(totalInvestment);
@@ -98,17 +118,44 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
? totalProfit.divide(totalInvestment, 4, RoundingMode.HALF_UP).multiply(BigDecimal.valueOf(100)).doubleValue() ? totalProfit.divide(totalInvestment, 4, RoundingMode.HALF_UP).multiply(BigDecimal.valueOf(100)).doubleValue()
: 0.0; : 0.0;
// ChannelStats에서 실제 배포 비용 집계
List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList());
List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds);
BigDecimal actualDistribution = allChannelStats.stream()
.map(ChannelStats::getDistributionCost)
.reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
// 나머지 비용 계산 (총 투자 - 실제 채널 배포 비용)
BigDecimal remaining = totalInvestment.subtract(actualDistribution);
// 나머지 비용 분배: 경품 50%, 콘텐츠 제작 30%, 운영 20%
BigDecimal prizeCost = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.50));
BigDecimal contentCreation = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.30));
BigDecimal operation = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.20));
InvestmentDetails investment = InvestmentDetails.builder() InvestmentDetails investment = InvestmentDetails.builder()
.total(totalInvestment) .total(totalInvestment)
.contentCreation(totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(0.6))) .contentCreation(contentCreation)
.operation(totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(0.2))) .operation(operation)
.distribution(totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(0.2))) .distribution(actualDistribution)
.prizeCost(prizeCost)
.channelCost(actualDistribution) // 채널비용은 배포비용과 동일
.build(); .build();
// 매출 분배: 직접 매출 70%, 예상 추가 매출 30% / 신규 고객 40%, 기존 고객 60%
BigDecimal directSales = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.70));
BigDecimal expectedSales = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.30));
BigDecimal newCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.40));
BigDecimal existingCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.60));
RevenueDetails revenue = RevenueDetails.builder() RevenueDetails revenue = RevenueDetails.builder()
.total(totalRevenue) .total(totalRevenue)
.directSales(totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.7))) .directSales(directSales)
.expectedSales(totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.3))) .expectedSales(expectedSales)
.newCustomerRevenue(newCustomerRevenue)
.existingCustomerRevenue(existingCustomerRevenue)
.brandValue(BigDecimal.ZERO) // 브랜드 가치는 별도 계산 필요 시 추가
.build(); .build();
RoiCalculation roiCalc = RoiCalculation.builder() RoiCalculation roiCalc = RoiCalculation.builder()
@@ -149,9 +196,12 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
.sorted(Comparator.comparingDouble(UserRoiAnalyticsResponse.EventRoiSummary::getRoi).reversed()) .sorted(Comparator.comparingDouble(UserRoiAnalyticsResponse.EventRoiSummary::getRoi).reversed())
.collect(Collectors.toList()); .collect(Collectors.toList());
// 전체 이벤트의 최소/최대 날짜로 period 계산
PeriodInfo period = buildPeriodFromEvents(allEvents);
return UserRoiAnalyticsResponse.builder() return UserRoiAnalyticsResponse.builder()
.userId(userId) .userId(userId)
.period(buildPeriodInfo(startDate, endDate)) .period(period)
.totalEvents(allEvents.size()) .totalEvents(allEvents.size())
.overallInvestment(investment) .overallInvestment(investment)
.overallRevenue(revenue) .overallRevenue(revenue)
@@ -164,9 +214,20 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
.build(); .build();
} }
private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { /**
LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30); * 전체 이벤트의 생성/수정 시간 기반으로 period 계산
LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now(); */
private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
LocalDateTime start = events.stream()
.map(EventStats::getCreatedAt)
.min(LocalDateTime::compareTo)
.orElse(LocalDateTime.now());
LocalDateTime end = events.stream()
.map(EventStats::getUpdatedAt)
.max(LocalDateTime::compareTo)
.orElse(LocalDateTime.now());
return PeriodInfo.builder() return PeriodInfo.builder()
.startDate(start) .startDate(start)
.endDate(end) .endDate(end)
@@ -37,7 +37,6 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
private static final long CACHE_TTL = 1800; private static final long CACHE_TTL = 1800;
public UserTimelineAnalyticsResponse getUserTimelineAnalytics(String userId, String interval, public UserTimelineAnalyticsResponse getUserTimelineAnalytics(String userId, String interval,
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate,
List<String> metrics, boolean refresh) { List<String> metrics, boolean refresh) {
log.info("사용자 타임라인 분석 조회 시작: userId={}, interval={}, refresh={}", userId, interval, refresh); log.info("사용자 타임라인 분석 조회 시작: userId={}, interval={}, refresh={}", userId, interval, refresh);
@@ -56,15 +55,13 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId); List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
if (allEvents.isEmpty()) { if (allEvents.isEmpty()) {
return buildEmptyResponse(userId, interval, startDate, endDate); return buildEmptyResponse(userId, interval);
} }
List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList()); List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList());
List<TimelineData> allTimelineData = startDate != null && endDate != null List<TimelineData> allTimelineData = timelineDataRepository.findByEventIdInOrderByTimestampAsc(eventIds);
? timelineDataRepository.findByEventIdInAndTimestampBetween(eventIds, startDate, endDate)
: timelineDataRepository.findByEventIdInOrderByTimestampAsc(eventIds);
UserTimelineAnalyticsResponse response = buildTimelineResponse(userId, allEvents, allTimelineData, interval, startDate, endDate); UserTimelineAnalyticsResponse response = buildTimelineResponse(userId, allEvents, allTimelineData, interval);
try { try {
String jsonData = objectMapper.writeValueAsString(response); String jsonData = objectMapper.writeValueAsString(response);
@@ -76,10 +73,15 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
return response; return response;
} }
private UserTimelineAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, String interval, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { private UserTimelineAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, String interval) {
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
return UserTimelineAnalyticsResponse.builder() return UserTimelineAnalyticsResponse.builder()
.userId(userId) .userId(userId)
.period(buildPeriodInfo(startDate, endDate)) .period(PeriodInfo.builder()
.startDate(now)
.endDate(now)
.durationDays(0)
.build())
.totalEvents(0) .totalEvents(0)
.interval(interval != null ? interval : "daily") .interval(interval != null ? interval : "daily")
.dataPoints(new ArrayList<>()) .dataPoints(new ArrayList<>())
@@ -91,8 +93,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
} }
private UserTimelineAnalyticsResponse buildTimelineResponse(String userId, List<EventStats> allEvents, private UserTimelineAnalyticsResponse buildTimelineResponse(String userId, List<EventStats> allEvents,
List<TimelineData> allTimelineData, String interval, List<TimelineData> allTimelineData, String interval) {
LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
Map<LocalDateTime, TimelineDataPoint> aggregatedData = new LinkedHashMap<>(); Map<LocalDateTime, TimelineDataPoint> aggregatedData = new LinkedHashMap<>();
for (TimelineData data : allTimelineData) { for (TimelineData data : allTimelineData) {
@@ -119,7 +120,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
return UserTimelineAnalyticsResponse.builder() return UserTimelineAnalyticsResponse.builder()
.userId(userId) .userId(userId)
.period(buildPeriodInfo(startDate, endDate)) .period(buildPeriodFromEvents(allEvents))
.totalEvents(allEvents.size()) .totalEvents(allEvents.size())
.interval(interval != null ? interval : "daily") .interval(interval != null ? interval : "daily")
.dataPoints(dataPoints) .dataPoints(dataPoints)
@@ -179,9 +180,20 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
.build() : PeakTimeInfo.builder().build(); .build() : PeakTimeInfo.builder().build();
} }
private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) { /**
LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30); * 전체 이벤트의 생성/수정 시간 기반으로 period 계산
LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now(); */
private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
LocalDateTime start = events.stream()
.map(EventStats::getCreatedAt)
.min(LocalDateTime::compareTo)
.orElse(LocalDateTime.now());
LocalDateTime end = events.stream()
.map(EventStats::getUpdatedAt)
.max(LocalDateTime::compareTo)
.orElse(LocalDateTime.now());
return PeriodInfo.builder() return PeriodInfo.builder()
.startDate(start) .startDate(start)
.endDate(end) .endDate(end)
@@ -47,11 +47,13 @@ spring:
enabled: ${KAFKA_ENABLED:true} enabled: ${KAFKA_ENABLED:true}
bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095} bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095}
consumer: consumer:
group-id: ${KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID:analytics-service} group-id: ${KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID:analytics-service-consumers-v3}
auto-offset-reset: earliest auto-offset-reset: earliest
enable-auto-commit: true enable-auto-commit: true
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
properties:
auto.offset.reset: earliest
producer: producer:
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
@@ -74,7 +76,10 @@ spring:
server: server:
port: ${SERVER_PORT:8086} port: ${SERVER_PORT:8086}
servlet: servlet:
context-path: /api/v1/analytics encoding:
charset: UTF-8
enabled: true
force: true
# JWT # JWT
jwt: jwt:
+1 -1
View File
@@ -20,7 +20,7 @@ data:
EXCLUDE_REDIS: "" EXCLUDE_REDIS: ""
# CORS Configuration # CORS Configuration
CORS_ALLOWED_ORIGINS: "http://localhost:8081,http://localhost:8082,http://localhost:8083,http://localhost:8084,http://kt-event-marketing.20.214.196.128.nip.io" CORS_ALLOWED_ORIGINS: "http://localhost:8081,http://localhost:8082,http://localhost:8083,http://localhost:8084,http://kt-event-marketing.20.214.196.128.nip.io,http://kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io,http://*.20.214.196.128.nip.io,https://kt-event-marketing.20.214.196.128.nip.io,https://kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io,https://*.20.214.196.128.nip.io"
CORS_ALLOWED_METHODS: "GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS,PATCH" CORS_ALLOWED_METHODS: "GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS,PATCH"
CORS_ALLOWED_HEADERS: "*" CORS_ALLOWED_HEADERS: "*"
CORS_ALLOW_CREDENTIALS: "true" CORS_ALLOW_CREDENTIALS: "true"
@@ -39,7 +39,7 @@ public class OpenApiConfig {
.email("support@kt-event-marketing.com"))) .email("support@kt-event-marketing.com")))
.servers(List.of( .servers(List.of(
new Server() new Server()
.url("http://localhost:8085") .url("http://localhost:8085/api/v1/distribution")
.description("Local Development Server"), .description("Local Development Server"),
new Server() new Server()
.url("https://dev-api.kt-event-marketing.com/distribution/v1") .url("https://dev-api.kt-event-marketing.com/distribution/v1")
@@ -48,7 +48,7 @@ public class OpenApiConfig {
.url("https://api.kt-event-marketing.com/distribution/v1") .url("https://api.kt-event-marketing.com/distribution/v1")
.description("Production Server"), .description("Production Server"),
new Server() new Server()
.url("http://kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io/api/v1") .url("http://kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io/api/v1/distribution")
.description("VM Development Server") .description("VM Development Server")
)); ));
} }
@@ -18,8 +18,8 @@ import org.springframework.web.bind.annotation.*;
/** /**
* Distribution Controller * Distribution Controller
* POST api/v1/distribution/distribute - 다중 채널 배포 실행 * POST /distribute - 다중 채널 배포 실행
* GET api/v1/distribution/{eventId}/status - 배포 상태 조회 * GET /{eventId}/status - 배포 상태 조회
* *
* @author System Architect * @author System Architect
* @since 2025-10-23 * @since 2025-10-23
@@ -123,6 +123,15 @@ channel:
url: ${KAKAO_API_URL:http://localhost:9006/api/kakao} url: ${KAKAO_API_URL:http://localhost:9006/api/kakao}
timeout: 10000 timeout: 10000
# Naver Blog Configuration (Playwright 기반)
naver:
blog:
username: ${NAVER_BLOG_USERNAME:}
password: ${NAVER_BLOG_PASSWORD:}
blog-id: ${NAVER_BLOG_ID:}
headless: ${NAVER_BLOG_HEADLESS:true}
session-path: ${NAVER_BLOG_SESSION_PATH:playwright-sessions}
# Springdoc OpenAPI (Swagger) # Springdoc OpenAPI (Swagger)
springdoc: springdoc:
api-docs: api-docs:
@@ -24,7 +24,7 @@ import java.util.Arrays;
@EnableWebSecurity @EnableWebSecurity
public class SecurityConfig { public class SecurityConfig {
@Value("${cors.allowed-origins:http://localhost:*}") @Value("${cors.allowed-origins:http://localhost:*,https://kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io/api/v1}")
private String allowedOrigins; private String allowedOrigins;
@Bean @Bean
@@ -98,4 +98,14 @@ management:
livenessState: livenessState:
enabled: true enabled: true
readinessState: readinessState:
enabled: true enabled: true
# OpenAPI Documentation
springdoc:
api-docs:
path: /v3/api-docs
swagger-ui:
path: /swagger-ui.html
tags-sorter: alpha
operations-sorter: alpha
show-actuator: false
+33
View File
@@ -0,0 +1,33 @@
# Analytics Redis 초기화 스크립트
Write-Host "Analytics Redis 초기화 시작..." -ForegroundColor Cyan
# Redis 컨테이너 찾기
$redisContainer = docker ps --filter "ancestor=redis" --format "{{.Names}}" | Select-Object -First 1
if ($redisContainer) {
Write-Host "Redis 컨테이너 발견: $redisContainer" -ForegroundColor Green
# 멱등성 키 삭제
Write-Host "멱등성 키 삭제 중..." -ForegroundColor Yellow
docker exec $redisContainer redis-cli DEL processed_participants
docker exec $redisContainer redis-cli DEL processed_events
docker exec $redisContainer redis-cli DEL distribution_completed
# 캐시 삭제
Write-Host "Analytics 캐시 삭제 중..." -ForegroundColor Yellow
docker exec $redisContainer redis-cli --scan --pattern "analytics:*" | ForEach-Object {
docker exec $redisContainer redis-cli DEL $_
}
Write-Host "완료! 서버를 재시작해주세요." -ForegroundColor Green
} else {
Write-Host "Redis 컨테이너를 찾을 수 없습니다." -ForegroundColor Red
Write-Host "로컬 Redis를 시도합니다..." -ForegroundColor Yellow
redis-cli DEL processed_participants
redis-cli DEL processed_events
redis-cli DEL distribution_completed
Write-Host "완료! 서버를 재시작해주세요." -ForegroundColor Green
}
+4
View File
@@ -12,6 +12,10 @@ dependencies {
// OpenFeign for external API calls (사업자번호 검증) // OpenFeign for external API calls (사업자번호 검증)
implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign' implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign'
// Flyway for database migration
implementation 'org.flywaydb:flyway-core'
implementation 'org.flywaydb:flyway-database-postgresql'
// H2 Database for development // H2 Database for development
runtimeOnly 'com.h2database:h2' runtimeOnly 'com.h2database:h2'
@@ -38,6 +38,18 @@ public class SecurityConfig {
@Value("${cors.allowed-origins:http://localhost:*}") @Value("${cors.allowed-origins:http://localhost:*}")
private String allowedOrigins; private String allowedOrigins;
@Value("${cors.allowed-methods:GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS,PATCH}")
private String allowedMethods;
@Value("${cors.allowed-headers:*}")
private String allowedHeaders;
@Value("${cors.allow-credentials:true}")
private boolean allowCredentials;
@Value("${cors.max-age:3600}")
private long maxAge;
@Bean @Bean
public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception { public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
return http return http
@@ -45,8 +57,8 @@ public class SecurityConfig {
.cors(cors -> cors.configurationSource(corsConfigurationSource())) .cors(cors -> cors.configurationSource(corsConfigurationSource()))
.sessionManagement(session -> session.sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS)) .sessionManagement(session -> session.sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS))
.authorizeHttpRequests(auth -> auth .authorizeHttpRequests(auth -> auth
// Public endpoints // Public endpoints (context-path가 /api/v1/users이므로 상대 경로 사용)
.requestMatchers("/api/v1/users/register", "/api/v1/users/login").permitAll() .requestMatchers("/register", "/login").permitAll()
// Actuator endpoints // Actuator endpoints
.requestMatchers("/actuator/**").permitAll() .requestMatchers("/actuator/**").permitAll()
// Swagger UI endpoints // Swagger UI endpoints
@@ -65,24 +77,23 @@ public class SecurityConfig {
public CorsConfigurationSource corsConfigurationSource() { public CorsConfigurationSource corsConfigurationSource() {
CorsConfiguration configuration = new CorsConfiguration(); CorsConfiguration configuration = new CorsConfiguration();
// 환경변수에서 허용할 Origin 패턴 설정 // application.yml에서 설정한 Origin 목록 사용
String[] origins = allowedOrigins.split(","); configuration.setAllowedOrigins(Arrays.asList(allowedOrigins.split(",")));
configuration.setAllowedOriginPatterns(Arrays.asList(origins));
// 허용할 HTTP 메소드 // 허용할 HTTP 메소드
configuration.setAllowedMethods(Arrays.asList("GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH", "OPTIONS")); configuration.setAllowedMethods(Arrays.asList(allowedMethods.split(",")));
// 허용할 헤더 // 허용할 헤더
configuration.setAllowedHeaders(Arrays.asList( configuration.setAllowedHeaders(Arrays.asList(allowedHeaders.split(",")));
"Authorization", "Content-Type", "X-Requested-With", "Accept",
"Origin", "Access-Control-Request-Method", "Access-Control-Request-Headers"
));
// 자격 증명 허용 // 자격 증명 허용
configuration.setAllowCredentials(true); configuration.setAllowCredentials(allowCredentials);
// Pre-flight 요청 캐시 시간 // Pre-flight 요청 캐시 시간
configuration.setMaxAge(3600L); configuration.setMaxAge(maxAge);
// Exposed Headers 추가
configuration.setExposedHeaders(Arrays.asList("Authorization", "Content-Type", "X-Total-Count"));
UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource(); UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
source.registerCorsConfiguration("/**", configuration); source.registerCorsConfiguration("/**", configuration);
@@ -26,10 +26,13 @@ public class SwaggerConfig {
return new OpenAPI() return new OpenAPI()
.info(apiInfo()) .info(apiInfo())
.addServersItem(new Server() .addServersItem(new Server()
.url("http://localhost:8081") .url("http://kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io/api/v1/users")
.description("Production Server (AKS Ingress)"))
.addServersItem(new Server()
.url("http://localhost:8081/api/v1/users")
.description("Local Development")) .description("Local Development"))
.addServersItem(new Server() .addServersItem(new Server()
.url("{protocol}://{host}:{port}") .url("{protocol}://{host}:{port}/api/v1/users")
.description("Custom Server") .description("Custom Server")
.variables(new io.swagger.v3.oas.models.servers.ServerVariables() .variables(new io.swagger.v3.oas.models.servers.ServerVariables()
.addServerVariable("protocol", new io.swagger.v3.oas.models.servers.ServerVariable() .addServerVariable("protocol", new io.swagger.v3.oas.models.servers.ServerVariable()
@@ -33,7 +33,7 @@ import java.util.UUID;
*/ */
@Slf4j @Slf4j
@RestController @RestController
@RequestMapping("/api/v1/users") @RequestMapping("") // context-path가 /api/v1/users이므로 빈 문자열 사용
@RequiredArgsConstructor @RequiredArgsConstructor
@Tag(name = "User", description = "사용자 인증 및 프로필 관리 API") @Tag(name = "User", description = "사용자 인증 및 프로필 관리 API")
public class UserController { public class UserController {
@@ -31,7 +31,13 @@ spring:
use_sql_comments: true use_sql_comments: true
dialect: ${JPA_DIALECT:org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect} dialect: ${JPA_DIALECT:org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect}
hibernate: hibernate:
ddl-auto: ${DDL_AUTO:update} ddl-auto: ${DDL_AUTO:validate}
# Flyway Configuration
flyway:
enabled: ${FLYWAY_ENABLED:true}
baseline-on-migrate: ${FLYWAY_BASELINE:true}
locations: classpath:db/migration
# Auto-configuration exclusions for development without external services # Auto-configuration exclusions for development without external services
autoconfigure: autoconfigure:
@@ -76,7 +82,7 @@ jwt:
# CORS Configuration # CORS Configuration
cors: cors:
allowed-origins: ${CORS_ALLOWED_ORIGINS:http://localhost:8081,http://localhost:8082,http://localhost:8083,http://localhost:8084,http://kt-event-marketing.20.214.196.128.nip.io} allowed-origins: ${CORS_ALLOWED_ORIGINS:http://localhost:8081,http://localhost:8082,http://localhost:8083,http://localhost:8084,http://kt-event-marketing.20.214.196.128.nip.io,http://kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io,http://*.kt-event-marketing-api.20.214.196.128.nip.io,http://*.20.214.196.128.nip.io}
allowed-methods: ${CORS_ALLOWED_METHODS:GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS,PATCH} allowed-methods: ${CORS_ALLOWED_METHODS:GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS,PATCH}
allowed-headers: ${CORS_ALLOWED_HEADERS:*} allowed-headers: ${CORS_ALLOWED_HEADERS:*}
allow-credentials: ${CORS_ALLOW_CREDENTIALS:true} allow-credentials: ${CORS_ALLOW_CREDENTIALS:true}
@@ -0,0 +1,45 @@
-- Migration script to change user_id from BIGINT to UUID
-- WARNING: This will delete all existing data in users and stores tables
-- Make sure to backup your data before running this script!
-- Step 1: Drop dependent tables/constraints
DROP TABLE IF EXISTS stores CASCADE;
DROP TABLE IF EXISTS users CASCADE;
-- Step 2: Create users table with UUID
CREATE TABLE users (
user_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
name VARCHAR(50) NOT NULL,
phone_number VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE,
email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
role VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'OWNER',
status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'ACTIVE',
last_login_at TIMESTAMP,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- Step 3: Create indexes on users table
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON users(phone_number);
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_email ON users(email);
-- Step 4: Create stores table with UUID foreign key
CREATE TABLE stores (
store_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
name VARCHAR(100) NOT NULL,
industry VARCHAR(50),
address VARCHAR(255) NOT NULL,
business_hours VARCHAR(255),
user_id UUID NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
CONSTRAINT fk_stores_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE
);
-- Step 5: Create index on stores table
CREATE INDEX idx_stores_user ON stores(user_id);
-- Enable UUID extension if not already enabled
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pgcrypto";
@@ -0,0 +1,45 @@
-- Migration script V002: Change user_id and store_id from BIGINT to UUID
-- WARNING: This will delete all existing data in users and stores tables
-- Make sure to backup your data before running this script!
-- Step 1: Drop dependent tables/constraints
DROP TABLE IF EXISTS stores CASCADE;
DROP TABLE IF EXISTS users CASCADE;
-- Step 2: Create users table with UUID
CREATE TABLE users (
user_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
name VARCHAR(50) NOT NULL,
phone_number VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE,
email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
role VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'OWNER',
status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'ACTIVE',
last_login_at TIMESTAMP,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- Step 3: Create indexes on users table
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON users(phone_number);
CREATE UNIQUE INDEX idx_user_email ON users(email);
-- Step 4: Create stores table with UUID foreign key
CREATE TABLE stores (
store_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
name VARCHAR(100) NOT NULL,
industry VARCHAR(50),
address VARCHAR(255) NOT NULL,
business_hours VARCHAR(255),
user_id UUID NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
CONSTRAINT fk_stores_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE
);
-- Step 5: Create index on stores table
CREATE INDEX idx_stores_user ON stores(user_id);
-- Enable UUID extension if not already enabled
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pgcrypto";